Linux系统配置安装cuda等
时间: 2025-03-11 21:13:33 浏览: 32
### 安装和配置CUDA于Linux系统的指南
#### 依赖项检查
为了确保CUDA可以正常工作,需要确认系统满足最低硬件需求并拥有兼容版本的操作系统。对于大多数现代GPU而言,官方文档提供了详细的兼容性列表[^1]。
#### 显卡驱动安装
由于显卡驱动直接影响到CUDA的功能表现,在开始之前应当验证当前使用的NVIDIA GPU是否有最新的官方推荐版驱动可用,并按照指导完成其部署。如果先前已存在旧版本或其他类型的图形栈组件,则建议先行卸载以避免潜在冲突[^3]。
#### CUDA Toolkit 下载与安装
访问[NVIDIA官方网站](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads),依据个人情况挑选适合的发行包形式(如`.deb`或`.run`),这里假设选择了后者作为例子说明。获取到对应平台架构下的二进制文件后,通过终端执行命令来启动交互式的安装向导;过程中留意提示信息作出相应选择——特别是当遇到关于是否同时更新显示适配器固件询问时应谨慎处理。
#### cuDNN 库集成
除了基础工具集外,针对神经网络运算优化过的数学函数库同样不可或缺。可以从开发者门户获得预编译好的二进制压缩包,解压至指定路径下即可生效。不过在此之前记得核对好所选版本号能否良好协作于既有的CUDA环境中[^2]。
#### 设置环境变量
为了让后续操作更加便捷高效,有必要将新添置的相关目录纳入全局搜索范围内。编辑用户的shell profile脚本(比如`~/.bashrc`),追加必要的export语句指向上述提及的各项资源位置。具体做法是在该文件末尾处添加如下几行代码:
```bash
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.8/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-11.8/bin
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.8
```
保存更改后的配置文件并通过source指令即时应用修改效果。
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