CUDA环境配置在Ubuntu18

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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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关于Dynadot Dynadot是通过ICANN认证的域名注册商&#xff0c;自2002年成立以来&#xff0c;服务于全球108个国家和地区的客户&#xff0c;为数以万计的客户提供简洁&#xff0c;优惠&#xff0c;安全的域名注册以及管理服务。 Dynadot平台操作教程索引&#xff08;包括域名邮…
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SiT技术报告阅读

SiT技术报告阅读

论文链接&#xff1a;SiT: Exploring Flow and Diffusion-based Generative Models with Scalable Interpolant Transformers 报告链接&#xff1a;https://scalable-interpolant.github.io/ 文章目录 IntroFlow and DiffusionDiffusion-Based ModelsStochastic Interpolant an…
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GPT出现Too many requests in 1 hour. Try again later.

GPT出现Too many requests in 1 hour. Try again later.

换节点 这个就不用多说了&#xff0c;你都可以上GPT帐号了&#xff0c;哈…… 清除cooki 然后退出账号&#xff0c;重新登录即可
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应用工程中获取Shapefile文件的图形信息并显示

应用工程中获取Shapefile文件的图形信息并显示

本文用纯前端获取shp文件以及前后端交互的方式获取Shapefile文件中的图形信息 1.案例说明 在日常的WebGIS开发中&#xff0c;我们往往会面对&#xff0c;需要用户选择矢量数据&#xff0c;通过矢量数据中的空间范围信息&#xff0c;显示在界面上&#xff0c;并给用户的下一步…
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wave库基本操作

wave库基本操作

wave 常见的语音信号处理python库有librosa, scipy, soundfile等等。wave库是python的标准库&#xff0c;对于python来说相对底层&#xff0c;wave不支持压缩/解压&#xff0c;但支持单声道/立体声语音的读取。 读取音频 import wavefile_path D:/ba.wav #文件路径 f wave…
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数据库应用

数据库应用

约束 概念&#xff1a; 约束是一种限制&#xff0c;它通过对表的行或列的数据做出限制&#xff0c;来确保表的数据的正确性、完整性、有效性、唯一性。 分类&#xff1a; primary key&#xff1a;主键约束&#xff0c;指定某列的数据不能重复、唯一、非空。 not null&#…
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QT----计算器

QT----计算器

目录 1 搭建标准界面2、 逻辑编写2.1 初始化 github链接&#xff1a;基于qt的计算器 1 搭建标准界面 按照下图搭设界面 修改样式让这计算器看起来更像一点&#xff0c;同时对按钮分组进行样式编辑&#xff0c;添加字符串name,为number&#xff0c;其他按键为other。之前的文章…
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Linux操作系统-07-Linux安装应用

Linux操作系统-07-Linux安装应用

一、使用rpm安装应用&#xff08;不推荐&#xff09; 先下载到本地&#xff0c;以.rpm文件名结尾&#xff0c;下载完成后&#xff0c;再安装 rpm -qa | grep mysql #查询当前系统是否有下载过mysql包 先上传mysql的rpm安装包到linux的opt目录 安装 rpm -ivh …
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