前言（碎碎念）

想当年在实验室就在自己电脑（双系统）和服务器上都搭建这个环境（Ubuntu18.04+conda+pycharm+cuda+cudnn完整流程）
还写了操作文档，主要遇到了太多问题（比如NVIDIA驱动安装后黑屏问题，真是想用linux之父的话来说一句）
现在再次遇到重装服务器这个事情，又遇到了一些新坑（好多东西变了）。这次就写在这里吧（碎碎念完结）

一、CUDA版本选择（授予以鱼不如授人以渔）

  1. 打开英伟达的cuda文档页面 cuda文档页面

在这里插入图片描述

  1. 点这里的Release Notes(cuda toolkit页面)

在这里插入图片描述

  1. 这里查看信息
    在这里插入图片描述

  2. 兼容性

    CUDA有最小支持的驱动版本的要求，高版本的CUDA不支持低版本的驱动；驱动版本向后兼容，即驱动可以升级而安装的CUDA不用升级。

  3. 当前支持的cuda版本查询（需要安装对应的显卡驱动）

    nvidia-smi

在这里插入图片描述

这里可以看到当前的驱动版本和cuda支持的版本（上图的上部）

PS：这里指当前驱动最大支持的cuda版本，可以选择升级驱动或者安装的cuda版本低于这个

  1. 驱动安装（小白提示）

    另外，使用这个命令的前提条件是已经安装了NVIDIA的显卡驱动了

    PS：Ubuntu可通过软件和更新附加驱动选项，一键式安装驱动（如下图）
    在这里插入图片描述

二、CUDA安装（本文是deb安装）

  1. 两种安装方式

    1. 用deb方式安装CUDA，会附带安装显卡驱动，默认会安装（本文）
    2. 用run方式安装CUDA，会附带安装显卡驱动，可选不安装（出门搜其他人的文章哟）

  2. 进入页面

    Release Notes(文档页面)

    这次点linux安装指南

    在这里插入图片描述

    页面有很细节说明，这里就不赘述了，乖宝宝们自己去看哟（跳转链接如下）
    在这里插入图片描述

    下载页面 cuda下载页面

  3. 具体选项

    在这里插入图片描述

    然后页面下方会刷出具体的命令，一行一行按照它的命令执行操作就好

    在这里插入图片描述

  4. 验证安装结果

    nvcc -V

    在这里插入图片描述

    如果没有出现就是没有配置cuda的环境变量，输入下面的命令

    sudo nano ~/.bashrc

    在末尾加上以下两行路径信息

    export PATH="/usr/local/{cuda-12.0}/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/{cuda-12.0}/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"

    PS：{}是你自己的路径，不一定是cuda-12.0
    查看具体的版本的命令如下

    cd /usr/local/
ls

    路径信息无误后，ctrl+x保存并退出，此时需要刷新

    source ~/.bashrc 
nvcc -V

    三、CUDNN安装

    1. 页面搜索

      搜索引擎搜cudnn，官网的首页如下图，链接cudnn页面

      在这里插入图片描述

      接下来需要你登录（没有账号的话需要你注册一个NVIDIA的账号，这个我就爱莫能助了）之后，点同意，并下载

      在这里插入图片描述

      文档页面点开后，继续点安装向导。这里给出安装向导页面的链接cudnn说明页面

      在这里插入图片描述

    2. 安装命令

      因为cuda等已经搞定了，这里直接跳转到对应的安装方式这里。

      在这里插入图片描述

      总共是7步，这里就没有截全了，对应的命令放下面了

      A.先进入cudnn的deb下载路径($distro 为ubuntu1804、ubuntu2004, ubuntu2204等)，tab直接自动补全，输入下面命令

      sudo dpkg -i cudnn-local-repo-$distro-8.x.x.x_1.0-1_amd64.deb

      B.导入CUDA GPG key

      sudo cp /var/cudnn-local-repo-*/cudnn-local-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/

      C.刷新元数据

      sudo apt-get update

      D.分别安装三个库

      sudo apt-get install libcudnn8=8.x.x.x-1+cudaX.Y

sudo apt-get install libcudnn8-dev=8.x.x.x-1+cudaX.Y

sudo apt-get install libcudnn8-samples=8.x.x.x-1+cudaX.Y

      再次说明x.x.x是对应下载的cudnn版本信息，X.Y是 cuda的大版本和小版本信息

      上面步骤D，可能会发生错误，说找不到，解决方法如下

      进入/var对应的cudnn-local-repo-ubuntu2004-8.x.x.x文件中

      在这里插入图片描述

      在这里插入图片描述

      使用dpkg命名安装上图路径的三个包或者

      修改4中的cuda版本，我这里是12.0但包实际的版本是12.2.修改命令后就可以了

      sudo apt-get install libcudnn8=8.9.7.29-1+cuda12.2
sudo apt-get install libcudnn8-dev=8.9.7.29-1+cuda12.2
sudo apt-get install libcudnn8-samples=8.9.7.29-1+cuda12.2

    3. 验证

      借用网上的信息，如何检测版本信息，旧cudnn版本用下面第1个，新的用第2个

      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

      不过新的已经可能上面的路径中了，解决方法如下，输入下面的命令，找到真实的位置

      where is cudnn_version.h

      在这里插入图片描述

      然后再根据这个路径信息输入下面任意两个命令

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

cat /usr/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 5 MAJOR

      在这里插入图片描述

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