CUDA环境配置在Ubuntu18

news2024/11/25 20:55:01

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目录

1 NVIDIA CUDA环境配置

 1.1 NVIDIA GPU Driver 安装配置

1.2 NVIDIA CUDA 安装配置

1.2.1 NVIDIA GPU driver与CUDA 版本对应

1.2.2 CUAD 安装配置验证

1.3 cuDNN 安装配置

1.3.1 CUDA 与cuDNN 版本对应

1.3.2 cuDNN安装配置

1 NVIDIA CUDA环境配置

 1.1 NVIDIA GPU Driver 安装配置

        step1：you can use "nvidia-detector" to detect nvidia driver for the GPU

        

        step2：you can update and install driver on sodtware&update

        

        step3：you can use "nvidia-smi" to see

        step4：you can "reboot" to see.

        可能有的错误：

        a. /home/hubery/lib/opencv/samples/opencl/opencl-opencv-interop.cpp:26:10: fatal error: CL/cl.h: 没有那个文件或目录

 #include <CL/cl.h>

        解决办法：use "sudo apt install nvidia-opencl-dev " to install opencl

        b. ubuntu解决libnvidia-gl-390错误

        ubuntu解决libnvidia-gl-390错误

1.2 NVIDIA CUDA 安装配置

 CUDA地址点开后，cuda对应平台各个版本下载地址：

CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer

1.2.1 NVIDIA GPU driver与CUDA 版本对应

Table 3 CUDA Toolkit and Corresponding Driver Versions 

CUDA Toolkit

Toolkit Driver Version

Linux x86_64 Driver Version

Windows x86_64 Driver Version

CUDA 12.4 GA

>=550.54.14

>=551.61

CUDA 12.3 Update 1

>=545.23.08

>=546.12

CUDA 12.3 GA

>=545.23.06

>=545.84

CUDA 12.2 Update 2

>=535.104.05

>=537.13

CUDA 12.2 Update 1

>=535.86.09

>=536.67

CUDA 12.2 GA

>=535.54.03

>=536.25

CUDA 12.1 Update 1

>=530.30.02

>=531.14

CUDA 12.1 GA

>=530.30.02

>=531.14

CUDA 12.0 Update 1

>=525.85.12

>=528.33

CUDA 12.0 GA

>=525.60.13

>=527.41

CUDA 11.8 GA

>=520.61.05

>=520.06

CUDA 11.7 Update 1

>=515.48.07

>=516.31

CUDA 11.7 GA

>=515.43.04

>=516.01

CUDA 11.6 Update 2

>=510.47.03

>=511.65

CUDA 11.6 Update 1

>=510.47.03

>=511.65

CUDA 11.6 GA

>=510.39.01

>=511.23

CUDA 11.5 Update 2

>=495.29.05

>=496.13

CUDA 11.5 Update 1

>=495.29.05

>=496.13

CUDA 11.5 GA

>=495.29.05

>=496.04

CUDA 11.4 Update 4

>=470.82.01

>=472.50

CUDA 11.4 Update 3

>=470.82.01

>=472.50

CUDA 11.4 Update 2

>=470.57.02

>=471.41

CUDA 11.4 Update 1

>=470.57.02

>=471.41

CUDA 11.4.0 GA

>=470.42.01

>=471.11

CUDA 11.3.1 Update 1

>=465.19.01

>=465.89

CUDA 11.3.0 GA

>=465.19.01

>=465.89

CUDA 11.2.2 Update 2

>=460.32.03

>=461.33

CUDA 11.2.1 Update 1

>=460.32.03

>=461.09

CUDA 11.2.0 GA

>=460.27.03

>=460.82

CUDA 11.1.1 Update 1

>=455.32

>=456.81

CUDA 11.1 GA

>=455.23

>=456.38

CUDA 11.0.3 Update 1

>= 450.51.06

>= 451.82

CUDA 11.0.2 GA

>= 450.51.05

>= 451.48

CUDA 11.0.1 RC

>= 450.36.06

>= 451.22

CUDA 10.2.89

>= 440.33

>= 441.22

CUDA 10.1 (10.1.105 general release, and updates)

>= 418.39

>= 418.96

CUDA 10.0.130

>= 410.48

>= 411.31

CUDA 9.2 (9.2.148 Update 1)

>= 396.37

>= 398.26

CUDA 9.2 (9.2.88)

>= 396.26

>= 397.44

CUDA 9.1 (9.1.85)

>= 390.46

>= 391.29

CUDA 9.0 (9.0.76)

>= 384.81

>= 385.54

CUDA 8.0 (8.0.61 GA2)

>= 375.26

>= 376.51

CUDA 8.0 (8.0.44)

>= 367.48

>= 369.30

CUDA 7.5 (7.5.16)

>= 352.31

>= 353.66

CUDA 7.0 (7.0.28)

>= 346.46

>= 347.62

1.2.2 CUAD 安装配置验证

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.1.1/local_installers/cuda_12.1.1_530.30.02_linux.run
sudo sh cuda_12.1.1_530.30.02_linux.run

仅仅安装 CUDA Toolkit 12.1即可，如下安装完成：

增加环境变量

vi ~/.bashrc

# cuda path
# ln -s /usr/local/cuda-12.1 /usr/local/cuda #建立软链接
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
source ~/.bashrc

验证CUDA安装成功

        上述表示安装成功

1.3 cuDNN 安装配置

cudnn下载路径：cuDNN Archive | NVIDIA Developer 

1.3.1 CUDA 与cuDNN 版本对应

Download cuDNN v8.9.7 (December 5th, 2023), for CUDA 12.x

Download cuDNN v8.9.7 (December 5th, 2023), for CUDA 11.x

Download cuDNN v8.9.6 (November 1st, 2023), for CUDA 12.x

Download cuDNN v8.9.6 (November 1st, 2023), for CUDA 11.x

Download cuDNN v8.9.5 (October 27th, 2023), for CUDA 12.x

Download cuDNN v8.9.5 (October 27th, 2023), for CUDA 11.x

Download cuDNN v8.9.4 (August 8th, 2023), for CUDA 12.x

Download cuDNN v8.9.4 (August 8th, 2023), for CUDA 11.x

Download cuDNN v8.9.3 (July 11th, 2023), for CUDA 12.x

Download cuDNN v8.9.3 (July 11th, 2023), for CUDA 11.x

Download cuDNN v8.9.2 (June 1st, 2023), for CUDA 12.x

Download cuDNN v8.9.2 (June 1st, 2023), for CUDA 11.x

Download cuDNN v8.9.1 (May 5th, 2023), for CUDA 12.x

Download cuDNN v8.9.1 (May 5th, 2023), for CUDA 11.x

Download cuDNN v8.9.0 (April 11th, 2023), for CUDA 12.x

Download cuDNN v8.9.0 (April 11th, 2023), for CUDA 11.x

Download cuDNN v8.8.1 (March 8th, 2023), for CUDA 12.x

Download cuDNN v8.8.1 (March 8th, 2023), for CUDA 11.x

Download cuDNN v8.8.0 (February 7th, 2023), for CUDA 12.0

Download cuDNN v8.8.0 (February 7th, 2023), for CUDA 11.x

Download cuDNN v8.7.0 (November 28th, 2022), for CUDA 11.x

Download cuDNN v8.7.0 (November 28th, 2022), for CUDA 10.2

Download cuDNN v8.6.0 (October 3rd, 2022), for CUDA 11.x

Download cuDNN v8.6.0 (October 3rd, 2022), for CUDA 10.2

Download cuDNN v8.5.0 (August 8th, 2022), for CUDA 11.x

Download cuDNN v8.5.0 (August 8th, 2022), for CUDA 10.2

Download cuDNN v8.4.1 (May 27th, 2022), for CUDA 11.x

Download cuDNN v8.4.1 (May 27th, 2022), for CUDA 10.2

Download cuDNN v8.4.0 (April 1st, 2022), for CUDA 11.x

Download cuDNN v8.4.0 (April 1st, 2022), for CUDA 10.2

Download cuDNN v8.3.3 (March 18th, 2022), for CUDA 11.5

Download cuDNN v8.3.3 (March 18th, 2022), for CUDA 10.2

Download cuDNN v8.3.2 (January 10th, 2022), for CUDA 11.5

Download cuDNN v8.3.2 (January 10th, 2022), for CUDA 10.2

Download cuDNN v8.3.1 (November 22nd, 2021), for CUDA 11.5

Download cuDNN v8.3.1 (November 22nd, 2021), for CUDA 10.2

Download cuDNN v8.3.0 (November 3rd, 2021), for CUDA 11.5

Download cuDNN v8.3.0 (November 3rd, 2021), for CUDA 10.2

Download cuDNN v8.2.4 (September 2nd, 2021), for CUDA 11.4

Download cuDNN v8.2.4 (September 2nd, 2021), for CUDA 10.2

Download cuDNN v8.2.2 (July 6th, 2021), for CUDA 11.4

Download cuDNN v8.2.2 (July 6th, 2021), for CUDA 10.2

Download cuDNN v8.2.1 (June 7th, 2021), for CUDA 11.x

Download cuDNN v8.2.1 (June 7th, 2021), for CUDA 10.2

Download cuDNN v8.2.0 (April 23rd, 2021), for CUDA 11.x

Download cuDNN v8.2.0 (April 23rd, 2021), for CUDA 10.2

Download cuDNN v8.1.1 (Feburary 26th, 2021), for CUDA 11.0,11.1 and 11.2

Download cuDNN v8.1.1 (Feburary 26th, 2021), for CUDA 10.2

Download cuDNN v8.1.0 (January 26th, 2021), for CUDA 11.0,11.1 and 11.2

Download cuDNN v8.1.0 (January 26th, 2021), for CUDA 10.2

Download cuDNN v8.0.5 (November 9th, 2020), for CUDA 11.1

Download cuDNN v8.0.5 (November 9th, 2020), for CUDA 11.0

Download cuDNN v8.0.5 (November 9th, 2020), for CUDA 10.2

Download cuDNN v8.0.5 (November 9th, 2020), for CUDA 10.1

Download cuDNN v8.0.4 (September 28th, 2020), for CUDA 11.1

Download cuDNN v8.0.4 (September 28th, 2020), for CUDA 11.0

Download cuDNN v8.0.4 (September 28th, 2020), for CUDA 10.2

Download cuDNN v8.0.4 (September 28th, 2020), for CUDA 10.1

Download cuDNN v8.0.3 (August 26th, 2020), for CUDA 11.0

Download cuDNN v8.0.3 (August 26th, 2020), for CUDA 10.2

Download cuDNN v8.0.3 (August 26th, 2020), for CUDA 10.1

Download cuDNN v8.0.2 (July 24th, 2020), for CUDA 11.0

Download cuDNN v8.0.2 (July 24th, 2020), for CUDA 10.2

Download cuDNN v8.0.2 (July 24th, 2020), for CUDA 10.1

Download cuDNN v8.0.1 RC2 (June 26th, 2020), for CUDA 11.0

Download cuDNN v8.0.1 RC2 (June 26th, 2020), for CUDA 10.2

Download cuDNN v7.6.5 (November 18th, 2019), for CUDA 10.2

Download cuDNN v7.6.5 (November 5th, 2019), for CUDA 10.1

Download cuDNN v7.6.5 (November 5th, 2019), for CUDA 10.0

Download cuDNN v7.6.5 (November 5th, 2019), for CUDA 9.2

Download cuDNN v7.6.5 (November 5th, 2019), for CUDA 9.0

Download cuDNN v7.6.4 (September 27, 2019), for CUDA 10.1

Download cuDNN v7.6.4 (September 27, 2019), for CUDA 10.0

Download cuDNN v7.6.4 (September 27, 2019), for CUDA 9.2

Download cuDNN v7.6.4 (September 27, 2019), for CUDA 9.0

Download cuDNN v7.6.3 (August 23, 2019), for CUDA 10.1

Download cuDNN v7.6.3 (August 23, 2019), for CUDA 10.0

Download cuDNN v7.6.3 (August 23, 2019), for CUDA 9.2

Download cuDNN v7.6.3 (August 23, 2019), for CUDA 9.0

Download cuDNN v7.6.2 (July 22, 2019), for CUDA 10.1

Download cuDNN v7.6.2 (July 22, 2019), for CUDA 10.0

Download cuDNN v7.6.2 (July 22, 2019), for CUDA 9.2

Download cuDNN v7.6.2 (July 22, 2019), for CUDA 9.0

Download cuDNN v7.6.1 (June 24, 2019), for CUDA 10.1

Download cuDNN v7.6.1 (June 24, 2019), for CUDA 10.0

Download cuDNN v7.6.1 (June 24, 2019), for CUDA 9.2

Download cuDNN v7.6.1 (June 24, 2019), for CUDA 9.0

Download cuDNN v7.6.0 (May 20, 2019), for CUDA 10.1

Download cuDNN v7.6.0 (May 20, 2019), for CUDA 10.0

Download cuDNN v7.6.0 (May 20, 2019), for CUDA 9.2

Download cuDNN v7.6.0 (May 20, 2019), for CUDA 9.0

Download cuDNN v7.5.1 (April 22, 2019), for CUDA 10.1

Download cuDNN v7.5.1 (April 22, 2019), for CUDA 10.0

Download cuDNN v7.5.1 (April 22, 2019), for CUDA 9.2

Download cuDNN v7.5.1 (April 22, 2019), for CUDA 9.0

Download cuDNN v7.5.0 (Feb 25, 2019), for CUDA 10.1

Download cuDNN v7.5.0 (Feb 21, 2019), for CUDA 10.0

Download cuDNN v7.5.0 (Feb 21, 2019), for CUDA 9.2

Download cuDNN v7.5.0 (Feb 21, 2019), for CUDA 9.0

Download cuDNN v7.4.2 (Dec 14, 2018), for CUDA 10.0

Download cuDNN v7.4.2 (Dec 14, 2018), for CUDA 9.2

Download cuDNN v7.4.2 (Dec 14, 2018), for CUDA 9.0

Download cuDNN v7.4.1 (Nov 8, 2018), for CUDA 10.0

Download cuDNN v7.4.1 (Nov 8, 2018), for CUDA 9.2

Download cuDNN v7.4.1 (Nov 8, 2018), for CUDA 9.0

Download cuDNN v7.3.1 (Sept 28, 2018), for CUDA 10.0

Download cuDNN v7.3.1 (Sept 28, 2018), for CUDA 9.2

Download cuDNN v7.3.1 (Sept 28, 2018), for CUDA 9.0

Download cuDNN v7.3.0 (Sept 19, 2018), for CUDA 10.0

Download cuDNN v7.3.0 (Sept 19, 2018), for CUDA 9.0

Download cuDNN v7.2.1 (August 7, 2018), for CUDA 9.2

Download cuDNN v7.1.4 (May 16, 2018), for CUDA 9.2

Download cuDNN v7.1.4 (May 16, 2018), for CUDA 9.0

Download cuDNN v7.1.4 (May 16, 2018), for CUDA 8.0

Download cuDNN v7.1.3 (April 17, 2018), for CUDA 9.1

Download cuDNN v7.1.3 (April 17, 2018), for CUDA 9.0

Download cuDNN v7.1.3 (April 17, 2018), for CUDA 8.0

Download cuDNN v7.1.2 (Mar 21, 2018), for CUDA 9.1 & 9.2

Download cuDNN v7.1.2 (Mar 21, 2018), for CUDA 9.0

Download cuDNN v7.0.5 (Dec 11, 2017), for CUDA 9.1

Download cuDNN v7.0.5 (Dec 5, 2017), for CUDA 9.0

Download cuDNN v7.0.5 (Dec 5, 2017), for CUDA 8.0

Download cuDNN v7.0.4 (Nov 13, 2017), for CUDA 9.0

Download cuDNN v6.0 (April 27, 2017), for CUDA 8.0

Download cuDNN v6.0 (April 27, 2017), for CUDA 7.5

Download cuDNN v5.1 (Jan 20, 2017), for CUDA 8.0

Download cuDNN v5.1 (Jan 20, 2017), for CUDA 7.5

Download cuDNN v5 (May 27, 2016), for CUDA 8.0

Download cuDNN v5 (May 12, 2016), for CUDA 7.5

Download cuDNN v4 (Feb 10, 2016), for CUDA 7.0 and later.

Download cuDNN v3 (September 8, 2015), for CUDA 7.0 and later.

Download cuDNN v2 (March 17,2015), for CUDA 6.5 and later.

Download cuDNN v1 (cuDNN 6.5 R1)

1.3.2 cuDNN安装配置

 选择与cuda版本匹配的cudnn版本，这里选v8.9.7版本。

 选择Local Installer for Linux x86_64 (Tar)

解压cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda12-archive.tar.xz得到

拷贝并执行cudnn代码到cuda中：

cd cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda12-archive
sudo cp -d include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
sudo cp -d lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

验证cuDNN：

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

🌈我的分享也就到此结束啦🌈
如果我的分享也能对你有帮助，那就太好了！
若有不足，还请大家多多指正，我们一起学习交流！
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感谢大家的观看和支持！最后，☺祝愿大家每天有钱赚！！！欢迎关注、关注！

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目录 背景 亮点 环境配置 数据 方法 结果 代码获取 参考文献 背景 基于脑电的情绪分析&#xff0c;目前是当前研究的一个主要方向和热点。 亮点 使用基于Fisher score的标准来筛选具有高判别意义的脑电通道&#xff1b; 使用基于特征选择的遗传算法实现特征的筛选&#xff0c;从…
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vue项目：webpack打包优化实践

vue项目：webpack打包优化实践

本文目录 一、项目基本信息二、分析当前项目情况1、使用 webpack-bundle-analyzer 插件2、使用 speed-measure-webpack-plugin 插件 三、解决构建问题1、caniuse-lite 提示的问题2、 warning 问题 四、打包速度优化1、修改source map2、处理 loader 五、webpack性能优化1、使用…
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SPI机制详解

SPI机制详解

SPI机制详解 什么是SPI机制&#xff1f; SPI&#xff1a;Service Provider Interface&#xff0c;中文直译&#xff1a;服务提供者接口&#xff0c;它通过在ClassPath路径下的META-INF/service文件夹中查找文件&#xff0c;并自动加载文件里所定义的类 在面向对象的设计原则…
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Linux中文件的权限

Linux中文件的权限

我们首先需要明白&#xff0c;权限 用户角色 文件的权限属性 一、拥有者、所属组和other&#xff08;用户角色&#xff09; 以文件file1为例 第一个箭头所指处即是文件的拥有者&#xff0c;拥有者为zz 第二个箭头所指处即使文件的所属组&#xff0c;所属组为zz 除去拥有者…
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利用高分五号02星高光谱数据进行地物识别

利用高分五号02星高光谱数据进行地物识别

高分五号02星搭载了一台60公里幅宽、330谱段、30米分辨率的可见短波红外高光谱相机&#xff08;AHSI&#xff09;&#xff0c;可见近红外&#xff08;400~1000nm&#xff09;和短波红外光谱&#xff08;1000~2500nm&#xff09;分辨率分别达到5纳米和10纳米。单看参数性能优越&…
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spring boot使用mybatisplus访问mysql的配置流程

spring boot使用mybatisplus访问mysql的配置流程

网上教程大多教人新建一个带对应组件的项目&#xff0c;本文记录如何在一个已有springboot2.x项目中&#xff0c;配置使用mybatisplus来访问mysql。包括使用wrapper和自己写mapper.xml的自定义函数两种和数据库交互的方式。 关于项目的创建&#xff0c;参考创建springboot 2.x…
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PFMEA的输入输出和特殊特性

PFMEA的输入输出和特殊特性

DFMEA輸入&#xff1a;技术条件、市场需求 DFMEA輸出&#xff1a;产品特殊特性、试验、样件CPPFMEA輸入&#xff1a;过往经验、流程图、DPMEA PFMEA輸出&#xff1a;CP、过程特殊特性、SIP、SOP1. PFMEA的输入包括&#xff1a;&#xff08;&#xff09;过程流程图、DFMEA 、图样…
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基于springboot+vue的线上教育系统（源码+论文）

基于springboot+vue的线上教育系统（源码+论文）

目录 前言 一、功能设计 二、功能实现 三、库表设计 四、论文 前言 现在大家的生活方式正在被计算机的发展慢慢改变着&#xff0c;学习方式也逐渐由书本走向荧幕,我认为这并不是不能避免的,但说实话,现在的生活方式与以往相比有太大的改变&#xff0c;人们的娱乐方式不仅仅…
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P4513 小白逛公园 习题笔记（线段树维护区间最大连续子段和）

P4513 小白逛公园 习题笔记（线段树维护区间最大连续子段和）

传送门https://www.luogu.com.cn/problem/P4513本文参考了董晓老师的博客 这道题着实想了很长时间&#xff08;新手&#xff09;&#xff0c;只能想到一个O&#xff08;mn&#xff09;的dp普通写法&#xff0c;那么遇上区间修改问题改怎么操作呢。答案很明显&#xff0c;线段树…
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