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【Linux】安装CUDA 11.2 和 cuDNN 8.4.0并检查是否安装成功

TangPlusHPC 2023-12-24 原文

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一、前言

正如题目所言，最近笔者需要配置一台机器上的深度学习环境，即CUDA工具包和与之对应的cuDNN库，具体步骤如下。
因为我已经装过了，为了教程演示，首先卸载CUDA工具包，利用其自带的卸载程序：


检查本机是否有CUDA工具包，输入nvcc -V:

二、安装CUDA

  1. 在命令行输入nvidia-smi查看显卡驱动版本也就是最高支持的CUDA工具包版本。
    例如，本机可安装11.2及以下的CUDA工具包：

  2. 在nVidia官网选择对应版本的CUDA工具包并选择你的机器配置，我们就选择11.2.0版本下载，

  3. 在终端执行如下命令：

    wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.2.0/local_installers/cuda_11.2.0_460.27.04_linux.run
sudo sh cuda_11.2.0_460.27.04_linux.run


    如果出现以下提示，选择continue并在第四步取消安装驱动即可。

  4. 根据提示一步步安装

    键入accept确认。👇

    我们已经有驱动了，这里取消安装驱动，上下键和回车键选择。👇

    稍作等待，出现以下提示信息就安装好了，可以看到CUDA安装到了/usr/local/cuda-11.2/。

  5. 配置环境变量
    打开配置文件

    vi /etc/profile

    在配置文件末尾加上：

    export PATH=//usr/local/cuda-11.2/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.2/lib64$LD_LIBRARY_PATH

    source 一下配置文件

    source /etc/profile

  6. 检查是否安装完成
    使用nvcc -V检查CUDA是否安装完成，出现以下提示代表安装完成。

    编译并执行CUDA样例程序，出现pass代表CUDA和GPU正常运行：

    cd /usr/local/cuda-11.2/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
./deviceQuery

三、安装cuDNN

  1. 根据安装的CUDA工具包版本在官网选择适合版本的cuDNN，本文安装的CUDA版本是11.2，就选择与之对应的cuDNN v8.4.0，选择Local Installer for Linux x86_64 (Tar)。
  2. 复制cuDNN库的链接，使用wget下载或者下载到自己电脑之后再传到服务器上。
  • 我的服务器网速有点慢，所以选择先下到自己电脑再传上去，速度很快啊。

  1. 解压cuDNN文件，并进入解压出的文件夹，拷贝文件到/usr/local/cuda-11.2中

    	tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.4.0.27_cuda11.6-archive.tar.xz
	cd cudnn-linux-x86_64-8.4.0.27_cuda11.6-archive
	sudo cp lib/* /usr/local/cuda-11.2/lib64/
	sudo cp include/* /usr/local/cuda-11.2/include/
	sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.2/lib64/*
	sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.2/include/*

  2. 查看cuDNN版本，旧版本指令为cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A2，新版本有更新，将cuDNN版本信息单拉了一个文件名为cudnn_version.h，所以新版本查看cuDNN版本的命令为cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

上述教程为这台机器上的所有用户安装了CUDA和cuDNN，我们切一下普通用户查看nvcc是否能用。

好的，安装完成。

四、总结

以上就是今天要讲的内容，本文介绍了如何Ubuntu系统下，安装CUDA 11.2 和 cuDNN 8.4.0并检查是否安装成功。
本文提供了简单的手段查看CUDA 和 cuDNN是否安装成功。
如果本文能给你带来帮助的话，点个赞鼓励一下作者吧！

五、参考

[1] CUDA工具包：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
[2] cuDNN库：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

LinuxcuDNNspanclasscode深度学习

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