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【ubuntu环境配置】超详细ubuntu20.04/22.04安装nvidia驱动/CUDA/cudnn

时间：2019-06-28 06:14:39

一、NVIDIA显卡驱动安装

nvidia显卡驱动安装方式有三种：使用ubuntu附加驱动的方式；使用命令行方式安装；使用.run文件的方式进行安装，

1.1 ubuntu附加驱动的方式

点击菜单中的Additional Drivers选择适合的驱动版本进行安装，该方法最方便快捷（但有时会翻车）

1.2 命令行方式安装

更新所有的软件包

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa # 加入官方ppa源sudo apt update # 检查软件包更新列表apt list --upgradable # 查看可更新的软件包列表sudo apt upgrade # 更新所有可更新的软件包

安装显卡驱动

ubuntu-drivers devices # ubuntu检测n卡的可选驱动sudo apt install nvidia-driver-510 # 根据自己的n卡可选驱动下载显卡驱动

1.3 .run文件方式安装

详见我的另一篇博客Ubunut20.04/22.04安装NVIDIA驱动

该方法操作步骤最麻烦（最不容易翻车）

1.4 双显卡驱动选择

如果有两张不同品牌独显，需要选择nvidia显卡，有两种方法，具体如下：

1.可以打开终端使用nvidia-settings命令选择，点击Prime profiles 选择NVIDIA （Performance Mode）

调整后重启系统

2.也可以使用prime-select命令

sudo prime-select query //查看当前使用显卡sudo prime-select nvidia //使用nvidia显卡sudo prime-select intel //使用intel显卡

使用sudo prime-select nvidia命令后可以使用reboot重启系统

1.4 验证NVIDIA驱动安装情况

可以使用以下命令查看是否加载了nvidia驱动

sudo nvidia-settings # 更改Nvidia驱动设置nvidia-smi # 查看显卡基本信息

如果有问题的话，可以gpu-manager查看一下原因，主要可以查看与下图红框中是否一致，如果有问题，具体问题具体分析

sudo gpu-manager

二、CUDA安装

2.1 查看版本对应关系

首先需要去NVIDIA CUDA Toolkit Release Notes中查看自己的显卡驱动对应的CUDA版本，下图为版本对应关系：

查看nvidia-smi也可以得到驱动版本，可以通过该版本号查询上面的表格，也可以在这个界面里得到该驱动程序版本对应的最高cuda版本，即CUDA Version 11.7

2.2 下载CUDA

cuda官网网址为CUDA Toolkit Archive

这里我选择了11.7版本的CUDA进行安装，可以安装你所需要配置的版本，最高支持到nvidia-smi中输出的版本

根据自己系统情况选择相应选项，最后一个选择runfile最不容易出问题

使用如下命令下载该文件

wget https://developer./compute/cuda/11.7.0/local_installers/cuda_11.7.0_515.43.04_linux.run

下载完成

2.3 CUDA安装

然后执行该步骤进行安装

sudo sh cuda_11.7.0_515.43.04_linux.run

选择continue继续

输入accept，回车

第一个是选择驱动，给他回车取消，因为我们已经有安装驱动了，然后移动到install安装

出现以下summary时安装完成

然后在.bashrc里配置环境变量

sudo gedit ~/.bashrc

在打开文件的最后一行之后加上以下字段：

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

然后刷新环境变量

source ~/.bashrc

使用以下命令查看CUDA安装情况

nvcc -V

三、安装cudnn

这个要是跑深度学习必须装，不需要不装！

3.1 下载安装

去官网下载：/rdp/cudnn-download

选择Local Installer for Linux x86_64 (Tar)下载

下载后解压进入该目录拷贝相关文件

cd cudnn-linux-x86_64-8.6.0.163_cuda11-archivesudo cp include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include sudo cp -p lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*