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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
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查看是否安装了cuda
# 法1 cat /usr/local/cuda/version.txt # 法2 nvcc --version
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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 -
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
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到cuda-toolkit-archive,选择需要的CUDA下载
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如下图,选择
runfile(local)
,并使用生成的指令进行下载和安装
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
:
安装完成后,显示如下:
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在
~/.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}}
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验证是否安装成功
nvcc -V
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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
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也可下载
Runtime Library
和Developer 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
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在
~/.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}}
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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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