0.cuda和cudnn各版本的官方地址

cuda:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
cudnn:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse51b

1.安装cuda

sudo sh cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run

1.1 修改安装cuda路径方法

# 更改临时存放位置使用--tmpdir
sudo sh cuda_11.0.3_450.51.06_linux.run --tmpdir=/home/usr/local
# 更改cuda toolkit 安装路径
<path>替换成安装位置的绝对路径
sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run --toolkitpath=<path> --toolkit -silent

2.安装cudnn

tar cudnn-10.1-linux-x64-v8.0.4.30.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-10.2/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-10.2/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

3.建立软链接

ln -s /usr/local/cuda-10.2  /usr/local/cuda

4.修改环境变量

sudo vim ~/.bashrc
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

5.更新环境变量

source ~/.bashrc

6.查看cuda版本

cat  /usr/local/cuda/version.txt or  nvcc -V or nvcc -version

当以上两种命令获得的结果不一样时就需要检查nvcc

which nvcc  发现是/usr/bin/nvcc,而实际上nvcc是应该在/usr/local/cuda/bin/nvcc

因此需要所以,sudo vim /usr/bin/nvcc,把里面的内容"exec /usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/bin/nvcc “ @ " " 改成 " e x e c / u s r / l o c a l / c u d a / b i n / n v c c " @"" 改成"exec /usr/local/cuda/bin/nvcc " @""改成"exec/usr/local/cuda/bin/nvcc"@”"

7.查看cudnn的版本

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

更新和安装NVIDIA 驱动程序
1:重启服务器

sudo reboot

2: 先卸载之前安装的显卡驱动程序

nvidia-installer --uninstall

3:给驱动run文件赋予执行权限

sudo chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-410.93.run

4:安装驱动

sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-375.20.run –no-opengl-files
–no-opengl-files 只安装驱动文件,不安装OpenGL文件。这个参数最重要
–no-x-check 安装驱动时不检查X服务
–no-nouveau-check 安装驱动时不检查nouveau 
后面两个参数可不加。

对于选项依次选择:

Continue installation、No、No、Yes、OK
Logo

欢迎来到由智源人工智能研究院发起的Triton中文社区,这里是一个汇聚了AI开发者、数据科学家、机器学习爱好者以及业界专家的活力平台。我们致力于成为业内领先的Triton技术交流与应用分享的殿堂,为推动人工智能技术的普及与深化应用贡献力量。

更多推荐