ubuntu 20.04 CUDA 11.7 cuDNN 8.4 环境配置教程

本教程可以在完全命令行完成, 你可以只需要用ssh连接主机就好.

本教程适配环境:

ubuntu 20.04 cuda 11.7 cudnn 8.4

1.查看是否有合适的GPU

在命令行输入:

lspci | grep -i nvidia

输出:

00:07.0 3D controller: NVIDIA Corporation TU104GL [Tesla T4] (rev a1)

2.查看系统版本,我用的是ubuntu 20.04:

在命令行输入:

uname -m && cat /etc/*release

输出:

x86_64 DISTRIB_ID=Ubuntu DISTRIB_RELEASE=20.04 DISTRIB_CODENAME=focal DISTRIB_DESCRIPTION="Ubuntu 20.04.4 LTS" NAME="Ubuntu" VERSION="20.04.4 LTS (Focal Fossa)" ID=ubuntu ID_LIKE=debian PRETTY_NAME="Ubuntu 20.04.4 LTS" VERSION_ID="20.04" HOME_URL="https://www.ubuntu.com/" SUPPORT_URL="https://help.ubuntu.com/" BUG_REPORT_URL="https://bugs.launchpad.net/ubuntu/" PRIVACY_POLICY_URL="https://www.ubuntu.com/legal/terms-and-policies/privacy-policy" VERSION_CODENAME=focal UBUNTU_CODENAME=focal

3.验证系统GCC版本:

在命令行输入:

gcc --version

输出:

gcc (Ubuntu 9.4.0-1ubuntu1~20.04.1) 9.4.0 Copyright (C) 2019 Free Software Foundation, Inc. This is free software; see the source for copying conditions. There is NO warranty; not even for MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.

4.通过下面的地址下载安装包:

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

比如我这里是Ubuntu 20.04, 那么我选择的是Linux -> x86_64 -> Ubuntu -> 20.04 -> runfile(local)

这里奉劝各位一句, 如果你实在是新手, 可以选择deb(local)

我这里用的是wget的下载命令, 如果大家网速不行, 建议可以手动复制wget后面的网址, 然后在浏览器打开进行下载

在命令行输入:

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.7.0/local_installers/cuda_11.7.0_515.43.04_linux.run

5.禁用系统自带的显卡驱动

在命令行输入:

sudo touch /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

然后将下面的内容添加到/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf中并保存:

blacklist nouveau options nouveau modeset=0

更新一下

sudo update-initramfs -u

输出:

update-initramfs: Generating /boot/initrd.img-5.4.0-110-generic

这里需要重启一下

sudo reboot

6.安装cuda程序

找到我们在之前下载.run文件

在命令行输入:

sudo sh cuda_11.7.0_515.43.04_linux.run

运行之后可能要稍微等一小段时间, 20~30秒左右, 系统在解压文件并加载, 不用着急.

然后需要你先接受使用协议:

然后选择安装:

这里可以明确的看到, 它会帮你自动安装好所需要的驱动, 这里建议使用它的会比较好.包括:驱动,toolkit,demo和文档都可以安装好.

然后界面会跳回之前的界面, 稍等, 这里在安装东西, 大家不要慌.

等待安装完毕会有如下界面:

这就完了吗? 当然不是!

7.将CUDA路径加入系统环境

在安装完成后, 我们需要将cuda的路径写入系统环境变量中, 让系统能够找到CUDA.

这里需要你用VIM或者gedit打开~/.bashrc:

这里再次强调一下, 如果没学过vim的同学可以学一下, 在Linux中用的非常多, vim工具也很简单, 就是一个文本编辑工具 vim ~/.bashrc

然后将下面的内容放在.bashrc文件的最后面

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

然后输入:

source ~/.bashrc sudo ldconfig

这两步是来更新系统环境的

8.验证安装

查看nvcc:

nvcc -V

查看你的系统GPU参数, 运行deviceQuery:

/usr/local/cuda/extras/demo_suite/deviceQuery

特别注意一点:现在安装方式把原来老版本中samples文件夹替换成了demo_suit, 原来完整版的samples请前往GITHUB下载: https://github.com/NVIDIA/cuda-samples

9.cuDNN下载

下载地址:

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

将下载的tar文件上传到设备上

解压缩文件:

tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.4.0.27_cuda11.6-archive.tar.xz

10.cuDNN安装

将下载好的.h文件和lib文件放到cuda文件夹目录下:

注意这里的cudnn-linux-x86_64-8.4.0.27_cuda11.6-archive可能会因为你是用别的版本而稍有不同, 请使用别的版本的同学自行更改

sudo cp cudnn-linux-x86_64-8.4.0.27_cuda11.6-archive/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include sudo cp -p cudnn-linux-x86_64-8.4.0.27_cuda11.6-archive/lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64 sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

OK! 到这里就全部安装好了, 希望对大家有用.

另外再强调一点, 在Linux上开发, 真的建议广大初学者从命令行开始入手!!!