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ubuntu20.04+GPU+CUDA11.1+cuDNN8.0.5

Python 更新时间: 发布时间: IT归档 最新发布 模块sitemap 名妆网 法律咨询 聚返吧 英语巴士网 伯小乐 网商动力

ubuntu20.04+GPU+CUDA11.1+cuDNN8.0.5

本机环境:拯救者R720+GeForce GTX1060+ubuntu20.04(不是双系统,windows10被我格掉了) 1.NVIDIA显卡安装

NVIDIA显卡驱动尝试了很多办法,命令行安装,在官网下载.run文件安装,装完开机都是进不去图形界面,最后无奈打开软件和更新,目前我的显卡驱动选的是这个,没有选择tested(测试版),我还是偏向稳定版的。

安装好之后命令行输入:

nvidia-smi

打印显卡信息如下:

2.CUDA安装

在CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer下载适合自己的安装包文件,我下载的是deb(local)文件,我使用的是cuda11.1,虽然我可以使用11.4,但是因为后续需要用到pytorch和很多python安装包,版本太高后续会出现各种兼容问题,很难受。

1.查看Installation Guide Linux :: CUDA Toolkit documentation获取ubuntu20.04,cuda11.1的gcc默认版本,给gcc降版本参考博客:Ubuntu 20.04 CUDA&cuDNN安装方法_ashome123的博客-CSDN博客_ubuntu20.04安装cuda

2.执行安装文件:

sudo sh cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run 

3.安装过程中:

(1)提示是否去除已经安装的显卡驱动,因为cuda自带显卡驱动,选择continue,不去除

(2)输入accept

(3)按空格键去掉driver前面的X,然后选择install

4.安装完成后,输入

nvcc-V

5.配置环境变量

输入gedit ~/.bashrc命令打开文件,在文件结尾输入以下语句,保存。

export PATH=/usr/local/cuda-11.1/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
 更新环境配置:
source ~/.bashrc
3.cuDNN安装

在NVIDIA cuDNN | NVIDIA Developer下载对应版本(ubuntu20.04+cuda11.1),这里我下载了如下几个文件:

cudnn-11.1-linux-x64-v8.0.5.39.tgz

libcudnn8_8.0.5.39-1+cuda11.1_amd64.deb

libcudnn8-dev_8.0.5.39-1+cuda11.1_amd64.deb

libcudnn8-samples_8.0.5.39-1+cuda11.1_amd64.deb

解压 cudnn-11.1-linux-x64-v8.0.5.39.tgz到cudnn8.0.5:

tar zxvf cudnn-11.1-linux-x64-v8.0.5.39.tgz -C ./cudnn8.0.5

解压完成之后,在cudnn8.0.5下会出现cuda文件夹,执行如下指令:

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
 
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
 
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
 
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

然后安装下载的安装包文件:

dpkg -i libcudnn8_8.0.5.39-1+cuda11.1_amd64.deb

dpkg -i libcudnn8-dev_8.0.5.39-1+cuda11.1_amd64.deb

dpkg -i libcudnn8-samples_8.0.5.39-1+cuda11.1_amd64.deb

cudnn安装完成:

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