RTX4060+ubuntu22.04+cuda11.8.0+cuDNN8.6.0 如何根据显卡型号和系统配置cuda和cuDNN所需的安装环境

news2024/10/6 8:20:19

文章目录

  • 🌕电脑原配置
  • 🌕安装cuda和cuDNN前的环境选择
    • 🌙cuDNN与CUDA tookit和nvidia driver的对应关系
    • 🌙cuda版本选择
      • ⭐查看自己的nvidia driver版本和最大支持的CUDA版本
      • ⭐最小支持版本
    • 🌙查看11.8.0版本的cuda和ubuntu22.04对应的cuDNN版本
    • 🌙查看ubuntu22.04中cuDNN支持的内核,GCC
    • 🌙最终安装前的环境选择
  • 🌕下载安装linux6.2.0内核
    • 🌙安装>=11.4.0的GCC
    • 🌙安装cuda和cudnn
  • 🌕参考文章

🌕电脑原配置

显卡为:RTX 4060 8GB
nvidia驱动版本为550.12
NVIDIA-Linux-x86_64-550.120.run
GCC为12.3.0
gcc version 12.3.0 (Ubuntu 12.3.0-1ubuntu1~22.04) 
linux内核为
5.19.17-051917-generic
后面安装时需要升级为 6.2.0 及以上
系统架构为:X86_64

🌕安装cuda和cuDNN前的环境选择

🌙cuDNN与CUDA tookit和nvidia driver的对应关系

在这里插入图片描述
我安装的是 nvidia-drivers 550版本,上面所有都支持。所以drivers版本不变。

该驱动的安装方法:RTX4060安装nvidia显卡驱动

🌙cuda版本选择

⭐查看自己的nvidia driver版本和最大支持的CUDA版本

我的最大支持CUDA 12.4
在这里插入图片描述

⭐最小支持版本

打开11.4发现由于11.4不支持ubuntu22.04
在这里插入图片描述
所以要在ubuntu22.04上安装cuda必须选择:

11.4 < xx.x<= 12.4

决定选择 11.8版本的cuda

🌙查看11.8.0版本的cuda和ubuntu22.04对应的cuDNN版本

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

在这里插入图片描述

我选择 8.6.0

🌙查看ubuntu22.04中cuDNN支持的内核,GCC

https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/latest/reference/support-matrix.html#gpu-cuda-toolkit-and-cuda-driver-requirements
在这里插入图片描述

🌙最终安装前的环境选择

linux内核为:6.2.0及以上
GCC版本为: 11.4.0及以上
cuda版本:11.8.0
cuDNN版本:8.6.0

🌕下载安装linux6.2.0内核

上面写的支持6.2.0,我们就下载6.2.0版本的内核

https://kernel.ubuntu.com/mainline/v6.2/

在这里插入图片描述
下载前四个.

下载好之后,从该目录下打开终端:
在这里插入图片描述
安装这四个文件

sudo dpkg -i *.deb

在这里插入图片描述

安装成功,无报错。

完成后,重新启动系统以使新内核生效

sudo reboot

重启进入系统时要选择ubuntu advance 选择内核版本启动系统

使用命令查看内核版本号,确认安装成功:

sudo uname -r

🌙安装>=11.4.0的GCC

我选择安装gcc12

sudo apt-get install gcc-12 g++-12

切换系统中的GCC版本,后面的100是优先级

sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-12 100
sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-12 100

假如系统中的GCC和G++版本为11,则降低它们的优先级

sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-11 90
sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-11 90

将gcc g++都切换为12版本,命令如下:

sudo update-alternatives --config gcc

There are 2 choices for the alternative gcc (providing /usr/bin/gcc).

  Selection    Path             Priority   Status
------------------------------------------------------------
* 0            /usr/bin/gcc-12   100       auto mode
  1            /usr/bin/gcc-11   90        manual mode
  2            /usr/bin/gcc-12   100       manual mode

Press <enter> to keep the current choice[*], or type selection number: 2


这样系统的默认GCC内核就变成了12版本

gcc --version

在这里插入图片描述

🌙安装cuda和cudnn

【环境搭建】(五)Ubuntu22.04安装cuda_11.8.0+cudnn_8.6.0

🌕参考文章

深度学习环境配置:CUDA、cuDNN 和 PyTorch 版本的选择与搭配指南(建议收藏)

ubuntu 22.04离线安装cuda 11.7.1、cudnn 8.9.3.28、nccl 2.18.3、tensorrt 8.6.1

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:http://www.coloradmin.cn/o/2191483.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

前端学习——CSS——李白代表作品页面(3)

上传资源的地方&#xff1a;http://download.csdn.net/ 项目要求部分&#xff08;1&#xff09; &#xff1a; 支撑知识点&#xff1a; 1.CSS附加方式——外部样式表&#xff1a; --->链接式外部样式表 语法&#xff1a; 在head标签里边写link单标签&#xff0c;其中再…

认知杂谈99《打工人 警惕 画饼》

内容摘要&#xff1a; 领导心理游戏是指领导者利用甜言蜜语和虚假承诺来操控员工情感&#xff0c;使员工产生依赖和盲目信任的行为。他们常以美好未来的描绘来吸引员工&#xff0c;但这些承诺往往难以实现。 员工之所以容易陷入这种心理游戏&#xff0c;是因为他们渴望得到情感…

Golang | Leetcode Golang题解之第455题分发饼干

题目&#xff1a; 题解&#xff1a; func findContentChildren(g []int, s []int) (ans int) {sort.Ints(g)sort.Ints(s)m, n : len(g), len(s)for i, j : 0, 0; i < m && j < n; i {for j < n && g[i] > s[j] {j}if j < n {ansj}}return }

进阶岛第4关:InternVL 多模态模型部署微调实践

准备InternVL模型 我们使用InternVL2-2B模型。该模型已在share文件夹下挂载好&#xff0c;现在让我们把移动出来。 mkdir -p /root/project/joke/modelcp -r /root/share/new_models/OpenGVLab/InternVL2-2B /root/project/joke/model # 不用ln -s 准备环境 这里我们来手动配…

k8s 中微服务之 MetailLB 搭配 ingress-nginx 实现七层负载

目录 1 MetailLB 搭建 1.1 MetalLB 的作用和原理 1.2 MetalLB功能 1.3 部署 MetalLB 1.3.1 创建deployment控制器和创建一个服务 1.3.2 下载MealLB清单文件 1.3.3 使用 docker 对镜像进行拉取 1.3.4 将镜像上传至私人仓库 1.3.5 将官方仓库地址修改为本地私人地址 1.3.6 运行清…

【24最新亲试】ubuntu下载go最新版本

系列综述&#xff1a; &#x1f49e;目的&#xff1a;本系列是个人整理为了工具配置的&#xff0c;整理期间苛求每个知识点&#xff0c;平衡理解简易度与深入程度。 &#x1f970;来源&#xff1a;材料主要源于Ubuntu 升级 golang 版本完美步骤进行的&#xff0c;每个知识点的修…

算法笔记(十一)——优先级队列(堆)

文章目录 最后一块石头的重量数据流中的第 K 大元素前K个高频单词数据流的中位数 优先级队列是一种特殊的队列&#xff0c;元素按照优先级从高到低&#xff08;或从低到高&#xff09;排列&#xff0c;高优先级的元素先出队&#xff0c;可以用 堆来实现 堆是一种二叉树的结构&…

Python 语言学习——应用1.2 数字图像处理(第二节,变换)

目录 1.基础知识 1.图像几何变换概念 2.图像几何变换方式 3.插值运算 4.几何变换步骤 2.各类变换 1.位置变换 2.形状变换 3.代数运算 3.实战演练 1.基础知识 1.图像几何变换概念 在图像处理过程中&#xff0c;为了观测需要&#xff0c;常常需要对 图像进行几何变换&am…

EXCEL_光标百分比

Public Sub InitCells()Dim iSheet As LongFor iSheet Sheets.Count To 1 Step -1Sheets(iSheet).ActivateActiveWindow.Zoom 85ActiveWindow.ScrollRow 1ActiveWindow.ScrollColumn 1Sheets(iSheet).Range("A1").ActivateNext iSheetEnd Sub对日项目中的文档满天…

Python | Leetcode Python题解之第459题重复的子字符串

题目&#xff1a; 题解&#xff1a; class Solution:def repeatedSubstringPattern(self, s: str) -> bool:def kmp(query: str, pattern: str) -> bool:n, m len(query), len(pattern)fail [-1] * mfor i in range(1, m):j fail[i - 1]while j ! -1 and pattern[j …

深度学习中的结构化概率模型 - 结构化概率模型的深度学习方法篇

序言 在深度学习的广阔领域中&#xff0c;结构化概率模型&#xff08; Structured Probabilistic Model \text{Structured Probabilistic Model} Structured Probabilistic Model&#xff09;扮演着至关重要的角色。这类模型利用图论中的图结构来表示概率分布中随机变量之间的…

普渡PUDU MT1:AI赋能,破解大面积场景清洁新挑战

普渡AI智能扫地机器人PUDU MT1:破解大面积场景清洁难题的新利器 在仓储物流、工业车间、交通枢纽、大型商场等大面积场景中,清洁难题一直是管理者们头疼的问题。这些区域面积广阔,清洁任务繁重,传统清洁方式难以胜任。然而,普渡机器人最新推出的AI智能扫地机器人PUDU MT1…

【目标检测】工程机械车辆数据集2690张4类VOC+YOLO格式

数据集格式&#xff1a;Pascal VOC格式YOLO格式(不包含分割路径的txt文件&#xff0c;仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)&#xff1a;2694 标注数量(xml文件个数)&#xff1a;2694 标注数量(txt文件个数)&#xff1a;2694 标注…

付费计量系统数据元素(Data elements)

See also Clause 4 for a discussion on general concepts.Data elements are the instruments used to keep record of information on the status of the system and changes over time. 参见条目 4 关于一般概念的讨论。数据元素是仪器使用保留关于系统状态和随时间…

【Kubernetes】常见面试题汇总(四十五)

目录 102.使用 Kubernetes 时可以采取的最佳安全措施是什么&#xff1f; 103.什么是联合集群&#xff1f; 特别说明&#xff1a; 题目 1-68 属于【Kubernetes】的常规概念题&#xff0c;即 “ 汇总&#xff08;一&#xff09;~&#xff08;二十二&#xff09;” 。 题目…

1688商品详情关键词数据-API

要利用 Python 爬虫采集 1688 商品详情数据&#xff0c;需要先了解 1688 网站的页面结构和数据请求方式。一般使用 requests 库请求网站的数据&#xff0c;使用 BeautifulSoup 库解析网页中的数据。 以下是一个简单的 Python 爬虫采集 1688 商品详情数据的示例代码&#xff1a…

二、变量与基本类型

变量与基本类型 变量定义声明和使用 基本类型数字类型介绍运算算术运算符位运算符赋值运算符运算符优先级 布尔类型字符类型字符串类型 变量 定义 变量&#xff0c;指值可以变的量。变量以非数字的符号来表达&#xff0c;一般用拉丁字母。变量的用处在于能一般化描述指令的方式…

Java_Se 泛型

泛型基本概念&#xff1a; 泛型是JDK5.0以后增加的新特性。泛型的本质就是“数据类型的参数化”&#xff0c;处理的数据类型不是固定的&#xff0c;而是可以作为参数传入。我们可以把“泛型”理解为数据类型的一个占位符(类似&#xff1a;形式参数)&#xff0c;即告诉编译器&am…

如何搭建自己的域名邮箱服务器?Poste.io邮箱服务器搭建教程,Linux+Docker搭建邮件服务器的教程

Linux系统Docker搭建Poste.io电子邮件服务器&#xff0c;搭建属于自己的域名邮箱服务器&#xff0c;可以无限收发电子邮件&#xff08;Email&#xff09;&#xff01; 视频教程&#xff1a;https://www.bilibili.com/video/BV11p1mYaEpM/ 前言 什么是域名邮箱&#xff1f; …

【深度学习】— softmax回归、网络架构、softmax 运算、小批量样本的向量化、交叉熵

【深度学习】— softmax回归、网络架构、softmax 运算、小批量样本的向量化、交叉熵 3.4 Softmax 回归3.4.1 分类问题3.4.2 网络架构 3.4.3 全连接层的参数开销3.4.4 softmax 运算3.4.5 小批量样本的向量化3.4.6 损失函数对数似然softmax 的导数 3.4.7 信息论基础熵信息量重新审…