本文主要是介绍基于ubuntu安装cuda,cuDNN，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
1.cuda驱动安装
（1）下载驱动
NVIDIA 驱动程序下载， 根据自己的GPU型号旋转相应的驱动进行下载，下载后的驱动程序放入主目录下（/home/my_work），这是因为在后续的驱动纯命令行安装环境下，不支持中文输入，不容易切换目录。
（2）卸载原有驱动
两种方式，如果新装的的系统，就不必执行以下代码
#for case1: original driver installed by apt-get:
sudo apt-get remove --purge nvidia*#for case2: original driver installed by runfile:
sudo chmod +x *.run
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-384.59.run --uninstall
（3）禁用nouveau驱动
sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf在最后一行添加：
blacklist nouveau之后，执行命令：
sudo update-initramfs -u
电脑重启之后执行
lsmod | grep nouveau #没有输出，即说明安装成功
（4）安装驱动
进入命令行界面：Ctrl-Alt+F6（我看有的是说ctrl-alt+F1，我测试是不可以的）,之后输入用户名和密码登录即可（注意这里需要已经安装了gcc：sudo apt-get install build-essential），安装提示不断的接受即可安装成功。（尽量你的系统是英文版的，因为到了终端后，不能打汉字，要是你的系统是汉化的，那你就进不了目录里面）
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-455.28.run
(或者sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-455.28.run --add-this-kernel）安装完后，输入nvidia-smi,若输出GPU的状态信息就代表驱动安装成功，然后reboot重启
2.cuda安装
(1)根据gpu型号下载对应的驱动程序
CUDA Toolkit 11.0 Download | NVIDIA Developer
CUDA 工具包 - 免费工具和培训 | NVIDIA 开发者
根据需要决定是否安装10.2还是11.1版本的，右下角可以找到历史版本。
wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.0.2/local_installers/cuda_11.0.2_450.51.05_linux.run
sudo sh cuda_11.0.2_450.51.05_linux.run（这里强烈建议选择deb（local）方式安装，因为后面如果使用tensorRT，他们提供的版本大多是是deb和tar，这里的runfile是什么鬼东西我也没搞明白）
【若在执行完上面第一条下载命令后出现了s段已转储错误，所以建议先执行以下步骤，没有出现可忽略此步骤：
gedit .bashrc.
在文件末尾添加
ulimit -c unlimited
ulimit -s 819200再另一个终端输入命令激活
source .bashrc】
（2）安装cuda
- 上面的第二条命令（sudo sh cuda_11.0.2_450.51.05_linux.run）里除了有一步输入
accpet，以及下一步在很多X选择的时候，把第一个Nvidia显卡去掉（按回车去掉），其他都是默认，最后选install回车执行。
- 安装完毕之后添加环境变量
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gedit ~/.bashrc # 文本最后添加以下内容： export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64 export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda # 保存退出，打开新终端激活 source ~/.bashrc（3）测试cuda
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cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery sudo make ./deviceQuery
当输出Result = PASS字样如下则安装成功
CUDA安装成功后，即可进行GPU进行训练，后期安装的cuDNN是加速库，不安装也不影响gpu的使用
要想查看安装的cuda版本，可以用
nvcc -V 或者 cat /usr/local/cuda/version.txt , 正常情况下两个输出信息是一样的，第一个有事可能和第二个不一致，以第二个为准， 也就是你安装cuda的版本号 ， nvidia-smi 界面显示的cuda版本不是你安装的cuda版本，
3. 安装cuDNN
（1）下载cuDNN
需要注册账号，下载cuDNN对应CUDA的版本
NVIDIA cuDNN | NVIDIA Developer
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
（2）安装
可参考官方给出的安装指导, 对于linux系统，主要有两种方式，一种是tgz，一种是deb格式（要下载三个文件，runtime，dev，sample，并且依次安装），我尝试了用deb安装，安装成功后，
安装参考：Installation Guide :: NVIDIA Deep Learning cuDNN Documentation
（3）测试：
按照说明进行测试，编译一个sample的时候提示没有freeImage.h这个文件,。(这里也有可能会提示gcc版本过高的问题，若出现降低gcc，g++版本即可)
原因是确实相应的文件，解决方法是：
sudo apt-get install libfreeimage3 libfreeimage-dev重新编译运行即可。
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在安装cuda和cuDNN时尤其要注意版本之间的的兼容依赖关系，比如ubuntu版本，cuda，cuDNN,torch，gpu版本，如果哪里版本不对就可能出错，后面找问题很难，所以一定按官方给的版本一步步来。
参考：Ubuntu 20.04安装CUDA 11_绝版小哥的博客-CSDN博客_ubuntu安装cuda11
Ubuntu18.04下NVIDIA驱动+CUDA11.0安装 - it610.com
这篇关于基于ubuntu安装cuda,cuDNN的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
