1、查看显卡驱动版本
显卡驱动安装看这篇：
https://blog.csdn.net/Trisyp/article/details/131302061?spm=1001.2014.3001.5501
然后输入命令nvidia-smi 查看显卡状态
2、CUDA 下载安装
直接手动在官网下载：CUDA Toolkit Archive | NVIDIA DeveloperPrevious releases of the CUDA Toolkit, GPU Computing SDK, documentation and developer drivers can be found using the links below. Please select the release you want from the list below, and be sure to check www.nvidia.com/drivers for more recent production drivers appropriate for your hardware configuration.https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
先输入第一行进行下载：
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.7.0/local_installers/cuda_11.7.0_515.43.04_linux.run
大概几十秒就下载好了，然后输入第二行进行安装（Driver这个选项去掉，因为前面驱动装过了，没必要重复安装），选择install然后回车直接安装。
sudo sh cuda_11.7.0_515.43.04_linux.run
然后输入命令安装toolkit：apt install nvidia-cuda-toolkit
也可用conda来下载安装
conda install cudatoolkit=11.7 -c conda-forge
3、cuda环境变量配置
输入命令vim ~/.bashrc
进入编辑界面，在末尾加上：
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-11.7/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.7/lib64
export LIBRARY_PATH=$LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-11.7
然后输入命令：source ~/.bashrc 来生效一下。
4、cudnn下载安装
下载对应版本的cudnn，下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
下载好了之后输入命令执行安装：
sudo dpkg -i cudnn-local-repo-ubuntu2004-8.9.2.26_1.0-1_amd64.deb
首次安装会提示先完成keyrings的复制，根据提示执行以下命令：
sudo cp /var/cudnn-local-repo-*/cudnn-local-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
然后再重新执行安装命令即可
5、libcudnn8下载安装
先用update获取更新资源，然后根据cuda版本来安装：
sudo apt-get update
sudo apt-get install libcudnn8=8.9.2.26-1+cuda11.8
sudo apt-get install libcudnn8-dev=8.9.2.26-1+cuda11.8
sudo apt-get install libcudnn8-samples=8.9.2.26-1+cuda11.8
安装过程中会有cudnn的位置提示（上图中的黄色部分），去对应地址去找看有没有这个文件，有的话就代表安装成功了。
6、paddle-GPU版本下载安装
先安装相关依赖：
pip install common
pip install dual
pip install tight
pip install data
pip install prox
然后选择与服务器相对应Paddle版本进行下载，下载地址：
https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/install/pip/linux-pip.html
执行命令进行安装：
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.4.2.post117 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html
然后使用python进入python编辑器，输入import paddle ，再输入 paddle.utils.run_check()，如果没有报错且输出了对应device参数则说明安装成功。
