Ubuntu 18.04安装CUDA 11.4.0 cuDNN 8.2.2

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Ubuntu 18.04安装CUDA 11.4.0 cuDNN 8.2.2。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

CUDA和cuDNN为NVIDIA支持GPU运算以及深度神经网络计算加速的算法库。通常需要安装以支持利用GPU加速神经网络的训练和推理。

安装前需要确定主机显卡为NVIDIA显卡,且驱动安装无误。通过nvidia-smi查看显卡信息和适合的CUDA版本。

$ nvidia-smi

不同的显卡需要下载安装对应的CUDA与cuDNN版本,安装前需前往Navida官网查看版本信息。

CUDA版本下载: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
cuDNN版本下载:​​​​​​https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

个人主机显卡驱动:

+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 470.129.06   Driver Version: 470.129.06   CUDA Version: 11.4     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  NVIDIA GeForce ...  Off  | 00000000:05:00.0 Off |                  N/A |
| 44%   61C    P2    62W / 120W |   5053MiB /  6076MiB |     47%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
                                                                               
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                  |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                  GPU Memory |
|        ID   ID                                                   Usage      |
|=============================================================================|
|    0   N/A  N/A     12099      C   python3                          5051MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+

显卡驱动为:Driver Version: 470.129.06
对应的CUDA版本为: CUDA Version: 11.4
这里根据显示信息选择CUDA 11.4.0版本和cuDNN 8.2.2版本进行安装。

CUDA的安装

安装CUDA Toolkit( 以Ubuntu 18.04 CUDA 11.4 为例):

$ wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.4.0/local_installers/cuda_11.4.0_470.42.01_linux.run
$ sudo sh cuda_11.4.0_470.42.01_linux.run

文件较大,安装时需耐心等待提示。

查询CUDA版本命令:

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

若结果如下则表示安装成功:

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2021 NVIDIA Corporation
Built on Wed_Jun__2_19:15:15_PDT_2021
Cuda compilation tools, release 11.4, V11.4.48
Build cuda_11.4.r11.4/compiler.30033411_0

cuDNN的安装

在cuDNN下载页面中选择适配的cuDNN文件,如图所示:
cuda11.4下载,GPU环境安装,工作心得,开源项目,ubuntu,深度学习,人工智能
这里选取cuDNN Library for Linux (x86_64)下载。

$ tar -zxvf cudnn-11.4-linux-x64-v8.2.2.26.tgz

解压后产生cuda目录,里面包含cuDNN的库文件、头文件等内容,其中包含目录:
include - cuDNN库头文件
lib64 - cuDNN库文件

把相应的库文件和头文件复制到CUDA目录,即安装完成。

$ sudo cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda/lib64
$ sudo cp cuda/include/* /usr/local/cuda/include

查看cuDNN版本:

$ cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h

若显示结果如下则表示安装完成:文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-596741.html

/*
 * Copyright 2019 NVIDIA Corporation.  All rights reserved.
 *
 * NOTICE TO LICENSEE:
 *
 * This source code and/or documentation ("Licensed Deliverables") are
 * subject to NVIDIA intellectual property rights under U.S. and
 * international Copyright laws.
 *
 * These Licensed Deliverables contained herein is PROPRIETARY and
 * CONFIDENTIAL to NVIDIA and is being provided under the terms and
 * conditions of a form of NVIDIA software license agreement by and
 * between NVIDIA and Licensee ("License Agreement") or electronically
 * accepted by Licensee.  Notwithstanding any terms or conditions to
 * the contrary in the License Agreement, reproduction or disclosure
 * of the Licensed Deliverables to any third party without the express
 * written consent of NVIDIA is prohibited.
 *
 * NOTWITHSTANDING ANY TERMS OR CONDITIONS TO THE CONTRARY IN THE
 * LICENSE AGREEMENT, NVIDIA MAKES NO REPRESENTATION ABOUT THE
 * SUITABILITY OF THESE LICENSED DELIVERABLES FOR ANY PURPOSE.  IT IS
 * PROVIDED "AS IS" WITHOUT EXPRESS OR IMPLIED WARRANTY OF ANY KIND.
 * NVIDIA DISCLAIMS ALL WARRANTIES WITH REGARD TO THESE LICENSED
 * DELIVERABLES, INCLUDING ALL IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
 * NONINFRINGEMENT, AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.
 * NOTWITHSTANDING ANY TERMS OR CONDITIONS TO THE CONTRARY IN THE
 * LICENSE AGREEMENT, IN NO EVENT SHALL NVIDIA BE LIABLE FOR ANY
 * SPECIAL, INDIRECT, INCIDENTAL, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES, OR ANY
 * DAMAGES WHATSOEVER RESULTING FROM LOSS OF USE, DATA OR PROFITS,
 * WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, NEGLIGENCE OR OTHER TORTIOUS
 * ACTION, ARISING OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE USE OR PERFORMANCE
 * OF THESE LICENSED DELIVERABLES.
 *
 * U.S. Government End Users.  These Licensed Deliverables are a
 * "commercial item" as that term is defined at 48 C.F.R. 2.101 (OCT
 * 1995), consisting of "commercial computer software" and "commercial
 * computer software documentation" as such terms are used in 48
 * C.F.R. 12.212 (SEPT 1995) and is provided to the U.S. Government
 * only as a commercial end item.  Consistent with 48 C.F.R.12.212 and
 * 48 C.F.R. 227.7202-1 through 227.7202-4 (JUNE 1995), all
 * U.S. Government End Users acquire the Licensed Deliverables with
 * only those rights set forth herein.
 *
 * Any use of the Licensed Deliverables in individual and commercial
 * software must include, in the user documentation and internal
 * comments to the code, the above Disclaimer and U.S. Government End
 * Users Notice.
 */

/**
 * \file: The master cuDNN version file.
 */

#ifndef CUDNN_VERSION_H_
#define CUDNN_VERSION_H_

#define CUDNN_MAJOR 8
#define CUDNN_MINOR 2
#define CUDNN_PATCHLEVEL 2

#define CUDNN_VERSION (CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL)

#endif /* CUDNN_VERSION_H */

到了这里,关于Ubuntu 18.04安装CUDA 11.4.0 cuDNN 8.2.2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!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • Ubuntu18.04下安装pytorch步骤&多cuda版本共存(啰嗦版)

    1.知识补充 【机器学习】显卡、GPU、NVIDIA、CUDA、cuDNN(搬运:要点如下,详细可看链接) 加 * 非重要内容,视情况执行。 显卡: 即显示卡,全称显示接口卡,是计算机最基本配置、最重要的配件之一(就像联网需网卡,数据显示在屏幕需显卡)。显卡是由 GPU 、显存等等组

    2024年02月09日
    浏览(71)
  • 【Ubuntu 20.04LTS系统】安装CUDA11.8、cuDNN,可进行CUDA版本切换

    https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/ubuntu/ 更新软件列表和必要的依赖项 步骤一: 下载CUDA安装包 进行CUDA和cuDNN的选择,也可以直接根据官方推荐进行下载安装。 从Nvidia官网下载CUDA https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 下方链接,选择更多版本 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archiv

    2024年02月16日
    浏览(71)
  • ubuntu20.04系统4060安装cuda11.8和cudnn8.6

    在终端输入: 安装代码: 重启电脑(这一步很重要,不重启没有效果): 安装命令 CUDA默认安装在/usr/local/目录下,一般Change Toolkit Install Path可以不做修改。但如果是普通用户安装,需设定安装路径为用户主目录下,光标移动到Change Toolkit Install Path按回车,手动修改安装路径后按

    2024年01月16日
    浏览(61)
  • ubuntu18.04复现yolo v8环境配置之CUDA与pytorch版本问题以及多CUDA版本安装及切换

    最近在复现yolo v8的程序,特记录一下过程 环境:ubuntu18.04+ros melodic 小知识:GPU并行计算能力高于CPU—B站UP主说的 Ubuntu可以安装多个版本的CUDA。如果某个程序的Pyorch需要不同版本的CUDA,不必删除之前的CUDA,可以实现多版本的CUDA切换 一、查看当前PyTorch使用的CUDA版本: 注意

    2024年02月11日
    浏览(52)
  • ubuntu 安装 多版本 cuda 11.4 11.8

    显卡 rtx3060,笔记本已经安装了 cuda 11.4 和 对应的cudnn;现在想要安装 cuda 11.8 和 cudnn 8.8 原理:  新的 driver 可以 兼容 旧的 cuda sdk;              旧的 driver 不能 兼容 新的cuda sdk; 下载 cuda 11.8 清理旧的driver 开始安装 cuda 11.8 选项选择: continue accept yes(/usr/local/cuda  -  ne

    2023年04月10日
    浏览(50)
  • Ubuntu 20.04 安装NVIDIA显卡驱动+cuda 11.7+cudnn 8.4

    参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/59618999 https://blog.csdn.net/linhai1028/article/details/79445722/ Windows+Ubuntu从双系统安装到CUDA cuDNN docker 配置K21 https://blog.csdn.net/qq_45831128/article/details/127060475 https://blog.csdn.net/kunhe0512/article/details/125061911 Ubuntu 20.04 英伟达 RTX 3050 Ti 显卡 1)Ubuntu下查看Nvidia显卡的

    2023年04月10日
    浏览(58)
  • 【环境搭建】(五)Ubuntu22.04安装cuda_11.8.0+cudnn_8.6.0

    一个愿意伫立在巨人肩膀上的农民...... 设备配置: 电脑系统: Ubuntu22.04.4 LTS(桌面版) 显卡: RTX2060s (8G) 内存: 32G 安装cuda之前,首先应该安装GCC,安装cuda需要用到GCC,否则报错。可以先使用下方指令在终端查看是否已经安装GCC。 如果终端打印如下则说明已经安装。 如果显示“

    2024年04月25日
    浏览(38)
  • Ubuntu18.04配置ZED_SDK 4.0, 安装Nvidia显卡驱动、cuda12.1

    首先卸载nvidia相关的、卸载cuda sudo apt-get purge nvidia* sudo apt-get autoremove sudo apt-get remove --auto remove nvidia-cuda-toolkit sudo apt-get purge nvidia-cuda-toolkit 官方卸载cuda的方法: 检查cuda还在不在: locate libcudart9.1 在软件更新中心里,手动安装显卡驱动。 ubuntu桌面-左下角九宫格-software upda

    2024年02月14日
    浏览(55)
  • CUDA11.1、cuDNN8.6.0、Tensorrt8.5.3,ubuntu20.04安装过程记录

    CUD11.1 下载地址:CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer  安装: 对于不是sudo用户,可以不执行sudo,不过没办法装到/usr/local/,可以装到你有权限的文件夹目录。 装完后,需要增加环境路径到~/.bashrc并source  记得source ~/.bashrc使得环境生效 cuDNN8.6.0,这个版本我是根据我需要安装的T

    2024年02月15日
    浏览(48)
  • ubuntu 20.04 环境下安装CUDA 11.8, cuDNN v8.6.0和TensorRT 8.6.0(deb方式)

    ubuntu 20.04 环境下安装CUDA 11.8, cuDNN v8.6.0和TensorRT 8.6.0(deb方式) 取消勾选驱动, 下一步 添加环境变量 最后一行添加: 保存关闭后,应用一下更改 下载 cuDNN v8.6.0 for CUDA 11.x 导入CUDA GPG key 刷新存储库元数据 进入 cudnn-local 目录 安装 参考文档: 1 NVIDIA CUDA Installation Guide for Linu

    2024年02月09日
    浏览(101)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包