安装方法：见另外一篇文章https://blog.csdn.net/zhongxj183/article/details/118488629按照文章下载了离线gcc和OpenSSL，以及在cmake官网下载了最新版cmake-3.27.4.tar.gz顺利安装gcc和OpenSSL但执行编译cmake时，报错找不到OpenSSL解决方案：按照提示，配置-DCMAKE_USE_OPENSSL=OFF打开CMakeLists.txt，然后增加一行：set(CMAKE_USE_OPENSSLOFF)这行放在开头都行，位置不限然后再执行：./bootstrapmakemakeinstall最后成功安装

CUDA简介CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）是由NVIDIA开发的一种通用并行计算架构。CUDA允许程序员利用NVIDIAGPU的并行计算能力，加速各种计算密集型应用程序。CUDA技术基于GPU的并行计算原理。传统的CPU处理器拥有少量的核心，可以同时执行少量的线程。但是，现代GPU拥有数百甚至上千个核心，可以同时执行大量的线程，实现高度并行计算。CUDA技术通过将CUDA代码编译成针对GPU的指令，利用GPU的并行处理能力，加快程序执行速度。CUDA提供了一个基于C语言的编程模型和一组库，使程序员能够轻松地编写并行计算代码。CUDA代码可以在主机C

我们先从一个最简单的场景开始，这种场景就是只有一个源文件的场景。当然，对于单文件的场景我们可以直接通过gcc进行编译，但是为了说明CMake的用法，我们以此作为起点。后面我们会逐步介绍更加复杂的场景。目的很简单，主要是为了降低入门的门槛，然后让大家像上台阶一样，不知不觉的爬到泰山之巅。单文件的软件工程我们可以先创建一个目录，比如simple，然后在这个目录中创建一个名称为main.cpp的C++程序，程序代码如下所示。#includeintmain(intargc,char**argv){std::cout再创建一个名称为CMakeLists.txt的文件，这个文件正是cmake使用的文件。文

文章目录1.显卡驱动1.1.各版本下载地址1.2.各版本文档地址1.3.安装、卸载方式2.CUDA2.1.各版本下载地址2.2.各版本文档地址2.3.安装、卸载方式2.4.多版本CUDA切换方式1.显卡驱动1.1.各版本下载地址https://www.nvidia.com/Download/Find.aspx?lang=zh-cn1.2.各版本文档地址在下载页面选择具体驱动版本后，在其他信息框即可找到README文档链接1.3.安装、卸载方式以535.129.03版本为例（文档地址：https://download.nvidia.com/XFree86/Linux-x86_64/535.129

PyTorch版本CUDA版本1.2.0、1.4.0、1.5.0、1.5.1、1.6.0、1.7.0、1.7.19.21.0.0、1.0.1、1.1.0、1.2.010.01.4.0、1.5.0、1.5.1、1.6.0、1.7.0、1.7.1、1.8.110.11.5.0、1.5.1、1.6.0、1.7.0、1.7.1、1.8.0、1.8.1、1.8.2、1.9.0、1.9.1、1.10.0、1.10.1、1.11.0、1.12.0、1.12.110.21.7.0、1.7.111.01.8.0、1.8.1、1.8.2、1.9.0、1.9.1、1.10.0、1.10.111.11.8.1、1.9

Ubuntu22.04系统安装软件、显卡驱动、cuda、cudnn、pytorch安装Nvidia显卡驱动安装CUDA安装cuDNN安装VSCode安装Anaconda并更换源在虚拟环境中安装GPU版本的PyTorchReference这篇博文主要介绍的是Ubuntu22.04系统中软件、显卡驱动、cuda、cudnn、pytorch等软件和环境的安装和配置，在上一篇博文Ubuntu22.04双系统安装、配置及常用设置中介绍了Ubuntu22.04双系统的安装、配置、终端常用操作的快捷键以及一些常用设置（如同步时间、更改启动默认项、添加右击新建文件选项、创建桌面快捷方式等），有需要的可自行点击

显卡、CUDADriver、NVCC、CUDAToolkit、CUDNN含义详见：https://zhuanlan.zhihu.com/p/91334380CUDA官方文档地址：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html（翻译：【翻译】CUDA12.0Toolkit主要组件版本说明）1.显卡步骤1：打开命令提示符（CMD）步骤2：进入CUDA安装目录（例如C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v9.0\extras\demo_suite）步骤3：执行

ubuntu221050ti显卡安装cuda12.3、cudnn8.9.6及NVIDIATAOTOOLKIT没有代理的同学，先把你的源改为国内源，清华阿里都可以！没有代理的同学，先把你的源改为国内源，清华阿里都可以！没有代理的同学，先把你的源改为国内源，清华阿里都可以！步骤1：安装NVIDIA显卡驱动首先，确保你的系统中已经安装了合适版本的NVIDIA驱动程序。可以使用以下命令安装：sudoubuntu-driversautoinstall步骤2：安装CUDA访问NVIDIA官方网站：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=L

今天跑一个项目时遇到了如下问题：RuntimeError:CUDAerror:CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILEDwhencallingcublasSgemm(handle,opa,opb,m,n,k,&alpha,a,lda,b,ldb,&beta,c,ldc)简单查了一下，有说：1不同模块对device设置不同的；2cuda和pytorch版本不匹配；3shape维度不匹配简单分析了一下，我的pytorch用的还是1.4.0版本，cuda由于用的30系列，之前看帖子说30系列最好使用11.0以上版本的cuda，否则会报错。我也就没有尝试，直接安装了cuda11.6。

查找openssl的库find_package(OpenSSLREQUIRED)2.显示libssl和libcrypto路径message(${OPENSSL_CRYPTO_LIBRARY})message(${OPENSSL_SSL_LIBRARY})3.链接库link_libraries(${OPENSSL_CRYPTO_LIBRARY}${OPENSSL_SSL_LIBRARY})