cuda版本的選擇

CUDA與cudnn有多種安裝方式，目前搜索cuda下載默認打開的是10.2：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

進入連接，按照要求選擇。本人使用的是1070，Ubuntu18.04，驅動為440.59，因此這里直接選擇了10.2，如果你不是請參開該網址以下兩個網址

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

該網址記載了最低版本要求，比如我的1070，使用于cuda6.1及以上版本。由于Ubunt,18.04 默認gcc版本為7.3，可以直接使用。因此這里不錯調整，如需調整請參考——linux下gcc、g++不同版本的安裝和切換

https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html

該網址則展示了cuda于derivers之間的關系。

cuda的安裝

而cuda安裝包本身則有多種，因為我們在中國，考慮到服務器的問題。建議選擇run file或者deb安裝。本人選擇的是run file。不過差別不大。

在選擇后，下方會出現安裝時使用的命令。直接復制命令，下載完成后，輸入命令運行即可，非常方便。

注意如果已經安裝驅動，則不需要再進行安裝。其他都可以選擇y，安裝的cuda編程的例子可以用來做安裝驗證，方法見最后。如果cuda安裝失敗，則考慮

ubuntu-drivers devices #查看自己的顯卡及可以安裝的驅動版本

如果顯示目前使用的顯卡為集顯，則需要考慮顯卡的切換問題，這個請參考該文章——

Ubuntu 18.04 獨顯和集顯切換。

無論你選擇的什么安裝方式，只要不選擇顯卡驅動安裝，然后直接一路安裝即可。

CUDA驗證

cd /home/fonttian/NVIDIA_CUDA-10.2_Samples/ sudo make cd /bin/x86_64/linux/release ./deviceQuery

cudnn的安裝

cudnn 的下載地址為——https://developer.nvidia.com/cudnn，不過依舊是需要在登錄后下載。

登陸后，會出現列表以供選擇。如果選擇deb包，下載后直接sudo dpkg -i filename.deb即可。

如果下載的是tar文件，則需要解壓縮并復制到對應的文件夾。之后修改一下權限即可。

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 /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

cudnn檢查

nvidia-smi # 查看nvidia信息，會顯示cuda版本號 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 # 查看cudnn版本

如果是deb安裝的cudnn，會在/usr/src/cudnn_samples_v7有一些cudnn的例子。我們可以通過編譯mnistCUDNN sample進行驗證。

cp -r /usr/src/cudnn_samples_v7/ $HOME cd $HOME/cudnn_samples_v7/mnistCUDNN make clean && make ./mnistCUDNN

如果安裝成功將會有如下圖所示的：Test passed!

（由于本人使用的是tar，因此網上搜了張圖片，該圖片來自于——ubuntu16.04安裝cuDNN的兩種方式以及驗證）

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Ubuntu18.04 CUDA与cudnn安装的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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