linux系统cuda
时间: 2025-04-27 07:29:47 浏览: 18
### Linux 系统上安装和配置 CUDA
#### 安装前准备
为了确保顺利安装 CUDA,在开始之前需确认已正确安装 NVIDIA 显卡驱动程序。对于特定发行版如 Linux Mint 19.3,虽然大部分流程相似于 Ubuntu,但仍存在细微差别[^2]。
#### 获取适合的安装包
CUDA 提供了多种格式的安装包以适应不同类型的 Linux 发行版。针对基于 Debian 的系统(例如 Ubuntu 或其衍生版本),推荐使用 `.deb` 文件;而对于基于 Red Hat 的系统,则应选用 `.rpm` 文件进行安装。具体命令如下所示:
```bash
sudo dpkg -i cuda-repo-<distro>_<version>_amd64.deb
sudo apt-key adv --fetch-keys http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/<distro>/x86_64/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda
```
上述指令适用于大多数基于 Debian 的操作系统,其中 `<distro>` 需替换为实际使用的 Linux 版本名称,而 `<version>` 则对应所要安装的 CUDA 版本号[^1]。
#### 安装 cuDNN 库
完成 CUDA Toolkit 的部署之后,还需要额外安装 cuDNN 库来支持深度学习框架中的优化计算功能。这一步骤涉及将 cuDNN 中的相关头文件及库文件复制至 CUDA 工具链默认路径下:
```bash
sudo cp cudnn-linux-x86_64-8.4.0.27_cuda11.6-archive/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp -P cudnn-linux-x86_64-8.4.0.27_cuda11.6-archive/lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
```
这里假设已经下载好了相应版本的 cuDNN 压缩包,并解压到了当前工作目录中[^3]。
#### 设置环境变量
为了让系统能够识别新安装的 CUDA 及其组件,建议更新用户的 shell profile 文件(比如 `~/.bashrc`)。添加以下两行内容可以使得每次启动终端时自动加载必要的环境设置:
```bash
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
```
最后记得执行 `source ~/.bashrc` 来使更改立即生效。
#### 测试安装成果
验证 CUDA 是否成功安装的一个简单方法就是运行官方提供的样例程序之一——deviceQuery。如果一切正常的话,该工具会打印出 GPU 设备的信息列表以及一些基本性能指标。
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