本人配置环境：linux服务器，ubantu18，显卡驱动11.0，安装CUDA11.0和cuDNN8.2.1。
一、安装CUDA11.0
1、先多找几篇博客，了解大概的流程，避免踩坑。
2、官网下载，复制官网命令到服务器下载。https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
3、输入命令，再按i键，进入vim的编辑模式。
sudo vim ~/.bashrc
4、在末尾添加如下两行，注意里面的路径要换成自己的版本，再按esc键退出vim编辑模式，并输入 ：wq 保存并退出。
export PATH=/usr/local/cuda-11.0/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.0/lib64\ ${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
5、以下命令激活配置，并使用nvcc -V查看配置效果，如图表示成功。
source ~/.bashrc
二、安装cuDNN8.2.1
1、官网下载和CUDA对应的版本 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
2、解压文件
tar -xzvf cudnn-11.3-linux-x64-v8.2.1.32.tgz
3、执行如下四条命令，注意换成自己的版本。
sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda-11.0/include sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-11.0/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.0/include/cudnn*.h sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.0/lib64/libcudnn*
4、使用如下命令查看cuDNN的版本号
cat /usr/local/cuda-11.0/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-440713.html
至此安装完成。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-440713.html
到了这里，关于Linux系统下CUDA和cuDNN环境配置的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
![Linux和Windows系统下:安装Anaconda、Paddle、tensorflow、pytorch，GPU[cuda、cudnn]、CPU安装教学,以及查看CPU、GPU内存使用情况](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/02/762289-1.png)
