Ubuntu下安装cuda_Ubuntu下KDE的安装删除

Ubuntu下安装cuda_Ubuntu下KDE的安装删除Ubuntu下安装CUDA、cuDNN;多版本安装

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注意:

  • Ubuntu18.04默认GCC-7,由于CUDA 9.x不支持GCC-7(下载页面没有对ubuntu18的支持),所以需要安装低版本的5或者<= 6.3.0,并设置为默认版本。否则应安装10.0以上版本CUDA
  • Nvidia显卡驱动与CUDA版本对应关系,显卡驱动版本越高,就可支持越高版本的CUDA,并对低等级驱动向下支持

安装步骤

  1. 查看是否安装了cuda

    # 法1
    cat  /usr/local/cuda/version.txt
    # 法2
    nvcc --version
    
  2. 若没有安装,则查看是否有N卡驱动,若无N卡驱动,则到软件与更新 -> 附加驱动中安装驱动

  3. 查看N卡驱动支持的cuda版本

    nvidia-smi
    

    如下图支持最高CUDA版本是11.4在这里插入图片描述

  4. cuda-toolkit-archive,选择需要的CUDA下载

  5. 如下图,选择runfile(local),并使用生成的指令进行下载和安装
    在这里插入图片描述
    若第1步提示Existing package manager installation of the driver found. It is strongly recommended that you remove this before continuing.,选择continue,在下一步中去除driver项,之后选择install在这里插入图片描述
    安装完成后,显示如下:
    在这里插入图片描述

  6. ~/.bashrc文件中添加如下环境变量:

    export PATH=/usr/local/cuda-11.3/bin${ 
         PATH:+:${ 
         PATH}}
    export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.3/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
    
  7. 验证是否安装成功

    nvcc -V
    

    在这里插入图片描述

  8. 安装cuDNN,到cudnn-archive下载和CUDA对应的版本

    1.Navigate to your <cudnnpath> directory containing the cuDNN tar file.
    2.Unzip the cuDNN package.
      $ tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.x.x.x_cudaX.Y-archive.tar.xz
    3. Copy the following files into the CUDA toolkit directory.
      $ sudo cp cudnn-*-archive/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include 
      $ sudo cp -P cudnn-*-archive/lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64 
      $ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
    

    按照↑教程,可下载cuDNN Library for Linux (x86_64)用复制的方式安装,使用如下命令查看安装版本

    cat /usr/local/cuda-11.3/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
    
  9. 也可下载Runtime LibraryDeveloper Library的deb包,使用sudo dpkg -i xxx.deb命令进行安装,使用如下命令查看安装版本

    cat /usr/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
    
  10. ~/.bashrc文件中添加cudnn环境变量如下:

    export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.3/targets/x86_64-linux/lib${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
    
  11. 多版本CUDA安装重复上述步骤即可,最后通过更改第6步、第10步中环境变量切换CUDA版本

Cuda使用中的一些问题

  • cmake error,报错找不到cuda_cublas_device_library
    解决:出错版本为cuda10.2。cuda10.0版本的libcublas.so在其lib64目录下,cuda11.x版本的libcublas.so在其targets/x86_64-linux/lib/目录下,但cuda10.2放在系统目录中,要升级到高版本cmake才能让其主动找到对应文件。经查其他博文,cuda10.2需要camke3.17以上。cmake升级参考cmake 升级,cmake下载时下那个源码包。
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