ubuntu多版本cuda

<think>嗯，用户问的是如何在Ubuntu上安装和管理多个CUDA版本。这个问题我之前在教程里看到过，记得有几个步骤。首先得确认需要的CUDA版本，然后下载对应的安装包。安装的时候可能得用runfile，因为这样可以多个版本共存。用户提到Ubuntu20.04，这个系统的默认gcc版本可能比较高，安装旧版CUDA可能需要降级gcc或者调整编译器，比如引用[2]里说的更换源链接，可能涉及到gcc版本的问题。安装完成后，每个CUDA版本会放在不同的目录，比如/usr/local/cuda-11.3这样的路径。然后切换版本的话，应该用update-alternatives来管理符号链接，这样可以在不同版本间切换。还要设置环境变量，比如PATH和LD_LIBRARY_PATH，确保系统找到正确的CUDA版本。可能还需要注意安装驱动，因为不同CUDA版本可能依赖不同的驱动版本。用户可能遇到的问题包括安装时的依赖错误，或者切换后环境变量没生效。需要提醒用户检查安装日志，确保安装命令有执行权限，比如引用[3]里提到的给.run文件加权限。另外，测试的时候用nvcc --version或者nvidia-smi来确认当前CUDA版本是否正确。可能还需要处理多个项目依赖不同CUDA版本的情况，这时候切换环境变量或者使用容器化技术比如Docker也是一种解决方案。总之步骤大概分为下载安装、配置符号链接、设置环境变量，然后验证版本是否正确。需要按照用户的具体需求分步骤说明，确保他们能一步步操作，避免出错。</think>### Ubuntu多版本CUDA安装与切换方法 #### 1. 安装多版本CUDA **步骤1：下载指定版本CUDA** 访问[NVIDIA CUDA Toolkit Archive](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive)，根据系统选择对应版本。例如安装CUDA 11.3和CUDA 10.2： - CUDA 11.3：选择`Linux > x86_64 > Ubuntu > 20.04 > runfile (local)`，下载`.run`文件[^1]。 - CUDA 10.2：类似流程选择对应版本。 **步骤2：安装依赖与权限设置** - 若安装旧版本（如CUDA 9.0），需降级gcc/g++版本（Ubuntu 20.04默认gcc-9，需切换为gcc-6）[^2]。 - 赋予安装文件权限： ```bash chmod +x cuda_11.3.0_465.19.01_linux.run # 示例[^3] ``` **步骤3：执行安装** 使用`--toolkit`和`--silent`参数跳过驱动安装（假设已安装NVIDIA驱动）： ```bash sudo ./cuda_11.3.0_465.19.01_linux.run --toolkit --silent --override ``` #### 2. 版本切换方法 **方法1：通过符号链接动态切换** 使用`update-alternatives`管理`/usr/local/cuda`符号链接： ```bash # 注册CUDA版本 sudo update-alternatives --install /usr/local/cuda cuda /usr/local/cuda-11.3 100 sudo update-alternatives --install /usr/local/cuda cuda /usr/local/cuda-10.2 50 # 交互式切换 sudo update-alternatives --config cuda ``` **方法2：手动修改环境变量** 在`~/.bashrc`中指定路径： ```bash export PATH=/usr/local/cuda-11.3/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.3/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` 执行`source ~/.bashrc`生效。 #### 3. 验证当前CUDA版本 ```bash nvcc --version # 查看编译器版本 nvidia-smi # 显示驱动和运行时版本（可能不一致） cat /usr/local/cuda/version.txt # 查看符号链接指向的版本 ``` #### 4. 常见问题 - **驱动兼容性**：CUDA版本需与NVIDIA驱动版本匹配，可通过`nvidia-smi`查询支持的最高CUDA版本。 - **环境冲突**：若切换后版本未生效，检查`PATH`是否被其他配置覆盖。