rc cuda-keyring 1.0-1 all GPG keyring for the CUDA repository rc cuda-toolkit-12-1-config-common 12.1.105-1 all Common config package for CUDA Toolkit 12.1. rc cuda-toolkit-12-config-common 12.1.105-1 all Common config package for CUDA Toolkit 12. rc cuda-toolkit-config-common 12.1.105-1 all Common config package for CUDA Toolkit. rc cuda-visual-tools-12-1 12.1.1-1 amd64 CUDA visual tools是dpkg --list后列出来的，是在执行了移除系统中cuda toolkit命令后的装，请根据提示信息说明现在的wsl2子系统状态

<think>嗯，用户想了解CUDA Toolkit 12.4的安装方法，以及安装后是否需要再运行sudo apt install nvidia-cuda-toolkit。首先，我需要确认CUDA Toolkit的官方安装步骤，特别是针对12.4版本。可能用户已经访问过NVIDIA官网，但需要中文指导，所以得用简明的步骤解释。 首先，我应该检查系统要求，比如支持的Linux发行版、驱动版本等。然后，安装前的准备工作，比如禁用Nouveau驱动，可能需要用户修改blacklist.conf文件。这部分要详细说明，但避免让用户感到复杂。 接下来，安装方法有两种：使用runfile本地安装和通过APT仓库安装。如果用户使用runfile，可能需要先下载对应的文件，然后执行安装命令。这里需要注意安装过程中是否需要附加驱动，或者是否已经安装了合适的驱动。 对于APT安装，可能需要添加NVIDIA的仓库，然后安装特定的版本。但用户提到的是12.4版本，而Ubuntu官方仓库中的nvidia-cuda-toolkit可能版本较低，比如12.3或更旧。这时候需要指出，如果用户通过官方仓库安装，可能无法获得12.4版本，所以建议直接从NVIDIA官网获取。 然后，用户的问题是关于安装后是否需要运行sudo apt install nvidia-cuda-toolkit。这里需要解释两种安装方式的区别。如果已经通过runfile或NVIDIA的APT源安装了CUDA 12.4，那么不需要再通过Ubuntu的仓库安装，否则可能会导致版本冲突或降级。因此，应该建议用户根据安装方式决定是否需要额外的步骤。 验证安装部分，需要告诉用户如何检查nvcc版本和nvidia-smi的输出，确认CUDA版本和驱动是否匹配。如果出现版本不一致的情况，可能需要调整环境变量或者驱动版本。 最后，总结是否需要安装nvidia-cuda-toolkit，要明确说明如果已经正确安装CUDA 12.4，则不需要，避免重复安装导致问题。同时提醒用户注意驱动版本和路径设置，这些都是常见的问题点。</think>以下是 **CUDA Toolkit 12.4** 的安装方法及注意事项，针对 Linux 系统（如 Ubuntu）的步骤说明： --- ### **一、安装方法** #### **1. 官方推荐方法（Runfile 本地安装）** 1. **检查系统兼容性** - 确认显卡支持 CUDA（如 NVIDIA RTX 系列）并安装最新驱动（建议使用 535+ 版本驱动）。 - 禁用系统默认的 Nouveau 驱动（需修改 `/etc/modprobe.d/blacklist.conf`）。 2. **下载 CUDA 12.4 安装包** 访问 NVIDIA 官网下载页面： [https://developer.nvidia.com/cuda-downloads](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads) 选择对应系统版本（如 Linux → x86_64 → Ubuntu → runfile）。 3. **执行安装命令** ```bash # 赋予执行权限并安装 chmod +x cuda_12.4.0_550.54.14_linux.run sudo ./cuda_12.4.0_550.54.14_linux.run ``` - 安装时取消勾选驱动安装（若已提前安装驱动）。 - 接受协议并指定安装路径（默认 `/usr/local/cuda-12.4`）。 4. **配置环境变量** 在 `~/.bashrc` 或 `~/.zshrc` 中添加： ```bash export PATH=/usr/local/cuda-12.4/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.4/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} ``` 运行 `source ~/.bashrc` 生效。 --- #### **2. 通过 NVIDIA 官方仓库安装（APT 方式）** 1. 添加 CUDA 仓库和密钥： ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-ubuntu2204.pin sudo mv cuda-ubuntu2204.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.4.0/local_installers/cuda-repo-ubuntu2204-12-4-local_12.4.0-550.54.14-1_amd64.deb sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2204-12-4-local_12.4.0-550.54.14-1_amd64.deb sudo cp /var/cuda-repo-ubuntu2204-12-4-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/ sudo apt update ``` 2. 安装 CUDA 12.4： ```bash sudo apt install cuda-toolkit-12-4 ``` --- ### **二、是否需要再运行 `sudo apt install nvidia-cuda-toolkit`？** - **不需要**。 - 若已通过上述两种方法之一安装 CUDA 12.4，系统已包含完整的工具链（如 `nvcc`、`nvidia-smi`）。 - `nvidia-cuda-toolkit` 是 Ubuntu 官方仓库提供的软件包，但版本通常较旧（如 12.3），可能与 CUDA 12.4 冲突。 --- ### **三、验证安装** ```bash # 检查 CUDA 编译器版本 nvcc --version # 查看 GPU 状态和驱动版本 nvidia-smi ``` --- ### **总结** - 推荐优先通过 **NVIDIA 官方 Runfile 或仓库** 安装 CUDA 12.4，无需额外安装 `nvidia-cuda-toolkit`。 - 若误装旧版本，建议彻底卸载后重新安装（参考 NVIDIA 官方文档的清理步骤）。

### 解决方案概述 在 Ubuntu 18.04 上，由于默认的 glibc 版本为 2.27，低于 Visual Studio Code (VSCode) v1.95 所需的最低版本 GLIBC_2.28，因此需要通过旁路安装较高版本的 glibc 来解决兼容性问题。此外，针对 NVIDIA 容器工具包 APT 源配置过程中可能出现的 ‘Unsupported distribution or misconfigured repository settings’ 错误，也需要采取相应措施。 --- ### 一、旁路安装较高版本的 Glibc（如 2.29） #### 步骤 1：准备编译环境 确保系统已安装必要的开发工具和依赖项： ```bash sudo apt update sudo apt install -y build-essential checkinstall libc6-dev-i386 gcc-multilib ``` #### 步骤 2：下载并解压 Glibc 源码 从 GNU 官方网站获取目标版本的源码包，并解压缩： ```bash wget https://ftp.gnu.org/gnu/glibc/glibc-2.29.tar.gz tar -xf glibc-2.29.tar.gz cd glibc-2.29 ``` #### 步骤 3：创建独立构建目录 为了避免覆盖系统现有的 glibc 文件，建议在一个专用子目录中完成编译过程： ```bash mkdir build cd build ``` #### 步骤 4：配置并编译 Glibc 指定安装路径以避免干扰现有系统组件： ```bash ../configure --prefix=/opt/glibc-2.29 make -j$(nproc) sudo make install ``` 此操作将在 `/opt/glibc-2.29` 路径下安装完整的 glibc 库文件[^1]。 #### 步骤 5：调整 VSCode 启动脚本 为了使 VSCode 使用新版本的 glibc，可通过修改其启动脚本来设置 `LD_LIBRARY_PATH` 环境变量： ```bash #!/bin/bash export LD_LIBRARY_PATH="/opt/glibc-2.29/lib:$LD_LIBRARY_PATH" exec /usr/share/code/bin/code "$@" ``` 将上述内容保存为可执行脚本（例如 `/usr/local/bin/vscode-glibc`），赋予执行权限后即可通过该脚本启动 VSCode。 --- ### 二、正确配置 NVIDIA 容器工具包的 APT 源 #### 步骤 1：添加官方密钥 首先导入 NVIDIA 提供的安全签名密钥： ```bash curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg ``` #### 步骤 2：注册 APT 源地址 根据当前 Linux 发行版代号（对于 Ubuntu 18.04 是 `bionic`），生成适合的 APT 配置文件： ```bash distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/$distribution/libnvidia-container.list | \ sed 's#deb|#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg]#' | \ sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list ``` #### 步骤 3：更新本地索引 刷新 APT 缓存以同步新增加的内容： ```bash sudo apt update ``` #### 步骤 4：安装必要组件 最后一步是实际安装所需的 NVIDIA 工具集及其关联依赖关系： ```bash sudo apt install -y nvidia-docker2 docker-ce-cli containerd.io ``` 完成后重启 Docker 服务来激活插件支持： ```bash sudo systemctl restart docker ``` --- ### 注意事项 尽管上述方法有效解决了两个主要的技术障碍，但在实施前仍需注意以下几点潜在隐患： - **稳定性风险**：引入第三方维护的核心库可能导致某些原生应用程序行为异常； - **安全性考量**：手动管理关键基础架构增加了人为失误概率以及暴露攻击面的机会； - **长期维护成本**：随着上游项目迭代推进，持续跟踪补丁进展变得尤为重要。 务必权衡利弊后再决定是否采纳此类非常规手段。 --- ###