CUDA cuDNN Installbook by Eric

本文主要是介绍CUDA cuDNN Installbook by Eric，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. 致谢

感谢网友撸起袖子就去干和FlyWine分享的经验，
原文链接如下：
https://blog.csdn.net/wanzhen4330/article/details/81699769
https://blog.csdn.net/wf19930209/article/details/81879514

2. CUDA安装步骤

step 1：首先我们需要查看合适的CUDA版本，在PyTorch的官网Start-Locally | PyTorch进行查看；然后选择当前主版本（11.x）相同的最新子版本（11.newest）的CUDA，作为预选的CUDA版本；
step 2：查看与当前CUDA适配的驱动版本，来判断是否需要重新安装驱动，
Release Notes :: CUDA — CUDA Toolkit and Compatible Driver Versions
查看GPU驱动版本：nvidia-smi
。。。
step 4：安装命令就使用CUDA网站提供的安装命令，如图所示：

step 5： 如果在安装CUDA之前，安装了显卡驱动，则这里选择不安装驱动；
step 6： 根据CUDA安装后的提示信息说到，我们还需要配置环境变量，

提示信息：
Please make sure that

• PATH includes /usr/local/cuda-10.2/bin
• LD_LIBRARY_PATH includes /usr/local/cuda-10.2/lib64, or, add /usr/local/cuda-10.2/lib64 to /etc/ld.so.conf and run ldconfig as root

需要通过修改CUDA提供的一个脚本文件来实现，即主目录下的.bashrc文件，
我们将.bashrc文件用文本编辑器打开，使用命令，

sudo gedit ~/.bashrc

并在最后加入如下格式的代码：

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

修改完成后保存文件，然后关闭所有终端重启即可，（重启之后脚本会自动地执行，从而完成环境变量的配置）；

2.1 使用conda安装nvcc编译器

首先需要在Conda官网上查询合适package，关键词：CUDA；
经测试，cuda-nvcc库提供了nvcc编译器程序，（安装后可以使用nvcc -V来验证），关键词：

CUDA nvcc

具体来说，这里我们选择的是Nvidia官方提供的编译库：nvidia / packages / cuda-nvcc。

2.2 使用conda安装 cuda_runtime_cpp

对于无法找到cuda_runtime.h头文件的问题，
解决方案：
使用conda安装cuda-cudart-dev包，安装 cuda_runtime 的C++函数库，包括cuda_runtime.h头文件；
具体的安装命令请参考Nvidia官方conda源：nvidia / packages / cuda-cudart-dev

Note
以下cuda包均可适用：

1. cuda-cudart-dev
2. cuda-libraries-dev

2.3 使用Ubuntu系统命令安装

sudo apt install nvidia-cuda-toolkit

如果需要安装驱动，也可以直接使用Ubuntu系统的驱动更新功能；

3 CuDNN安装

3.1 Conda安装

conda install -c conda-forge cudnn=cudnn_version

3.2 官方安装文档

官网安装教程：cuDNN Installation Guide :: 2.3. Installing cuDNN On Linux
官方下载网站：[cuDNN Archive | NVIDIA Developer]

3.2.1 在页面中没有找到对应Ubuntu版本的.deb安装包

如果在页面中没有找到对应Ubuntu版本的.deb安装包，说明NVIDIA官方目前并没有开放当前系统的编译版本，此时需要更改Ubuntu的系统版本；

3.3 测试cuDNN是否安装成功

接下来我们来验证cuDNN是否安装成功：
验证方法来自于NVIDIA官方文档《NVIDIA CUDNN DOCUMENTATION》
step 1： 将cuDNN的测试样例复制到一个可写的文件夹中，官方指南中是用cp命令实现的，（而我自己会在主目录下新建一个test文件夹专门作为测试文件夹），用来进行测试，所以需要对提供的shell命令进行修改：

cp -r /usr/src/cudnn_samples_v8/ $HOME

我们把目的路径修改为自己想要的文件夹，
我这里设置成我的测试文件夹test，即/home/songyuc/test
于是修改为：

cp -r /usr/src/cudnn_samples_v8/ /home/songyuc/test

v8：v8这里是版本号，需要根据当前的cuDNN版本进行修改；
step 2： 进入到这个样例代码的文件夹，官方指南里面用的是cd命令，这里由于我用的是图形界面，于是是直接打开的，然后右键打开终端，需要执行的样例代码的路径为/home/songyuc/test/cudnn_samples_v8/mnistCUDNN；

4. NCCL安装

点击【O/S agnostic local installer】下载安装包；

判断是否成功安装NCCL

ldconfig -p | grep nccl

5 PyTorch验证CUDA和cuDNN是否安装成功

请参考博文《PyTorch下 CUDA 和 CuDNN 安装验证程序》

# 引入PyTorch
import torch# torch是否可以正常连接CUDA
print(torch.cuda.is_available())# torch是否可以正常连接cuDNN
from torch.backends import cudnn
print(cudnn.is_available())# 显示cuDNN版本
print(cudnn.version())
# 显示的是编译torch时使用的cuDNN版本号

5 第二版本或以前版本的CUDA安装

5.1 查看系统当前CUDA版本

想要查看系统当前的CUDA版本，使用命令：
nvcc -V
会得到下面的输出结果，

如果无法识别指令，则可能没有安装CUDA；

5.2 查看已安装的CUDA版本

step 1： 打开终端；
step 2： 输入cd /usr/local，打开local文件夹；
step 3： 使用ls命令查看已存在的文件内容，可以看到如示例图所示的结果，

可以看到这里出现了cuda-10.1和cuda-10.0的文件夹，所以是安装了这两个版本的CUDA；

5.3 安装第二个版本CUDA

step 1： 首先我们需要打开CUDA Toolkit Archive工具包官方网站，使用run方式进行安装，因为run方式我们可以进行配置；
step 2： 选择相应的CUDA版本后，按照官网的命令进行安装，即使用wget命令进行安装；
注意：在运行.run安装程序时，不要安装显卡驱动“Graphic Driver”；
step 3：安装完成后，使用nvcc -V查看当前的CUDA版本；

5.4 配置CUDA的环境变量

查看.bashrc文件内容

cat ~/.bashrc

给bash终端在预启动时添加环境变量

echo "export PATH=/usr/local/cuda-11.x/bin:$PATH" >> ~/.bashrc

echo "export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.x/lib64:$LD_LIBRARY_PATH" \
>> ~/.bashrc

5.5 CUDA版本的切换

使用如下的命令模板：

sudo rm -rf /usr/local/cuda
sudo ln -s /usr/local/cuda-**.* /usr/local/cuda

例如，将CUDA切换到10.1版本的命令为：

sudo rm -rf /usr/local/cuda
sudo ln -s /usr/local/cuda-10.1 /usr/local/cuda

切换版本后，如果出现问题，例如：

RuntimeError: cuda runtime error (804) : forward compatibility was attempted on non supported HW at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1579022027550/work/aten/src/THC/THCGeneral.cpp:50

请重启后重新运行nvidia-smi；

7 卸载旧版本的CUDA

关于卸载，CUDA在安装完成时给出了这样的提示：

To uninstall the CUDA Toolkit, run cuda-uninstaller in /usr/local/cuda-11.3/bin

卸载/usr目录中安装的CUDA-11.x

sudo ./cuda-uninstaller

卸载CUDA-10.0
CUDA Toolkit v10.0.130 – To uninstall a Toolkit runfile installation

8 获取NVIDIA支持

可以在NVIDIA的官网获得技术支持，https://www.nvidia.cn/support/

这篇关于CUDA cuDNN Installbook by Eric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！

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