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先检查自己有没有安装使用wget的命令#xff0c;没有的话输入下面命令安装#xff1a;
apt-get install wget -y查看gcc的安装
sudo apt install gcc #安装gcc
gcc --version #查看gcc是否安装成功
#若上述命令不成功使用下面的命令尝试之后再执行上面…写在前面
先检查自己有没有安装使用wget的命令没有的话输入下面命令安装
apt-get install wget -y查看gcc的安装
sudo apt install gcc #安装gcc
gcc --version #查看gcc是否安装成功
#若上述命令不成功使用下面的命令尝试之后再执行上面的命令
sudo apt-get install libglib2.0-dev #报错使用此命令进行依赖库安装
sudo apt-get update #更新一下软件资源
apt update -y
sudo apt install gcc --fix-missing #更新一下软件资源一、检查本机是否有CUDA工具包输入nvcc -V 二、安装cuda
[1] CUDA工具包https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive [2] cuDNN库https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
1.在命令行输入nvidia-smi查看显卡驱动版本也就是最高支持的CUDA工具包版本。 例如本机可安装12.0及以下的CUDA工具包
2.在nvidia官网选择对应版本的CUDA工具包并选择你的机器配置我们就选择12.0版本下载 3.在终端执行如下命令
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.0.0/local_installers/cuda_12.0.0_525.60.13_linux.run
sudo sh cuda_12.0.0_525.60.13_linux.run1第一行命令下载安装包
2使用第二行sudo sh命令需要提前下载gcc库,此过程会有点慢有点卡耐心等待出现界面之后卡了把终端框往下拉拉…
键入accept确认
我们已经有驱动了这里取消安装驱动上下键和回车键选择。
稍作等待出现以下提示信息就安装好了可以看到CUDA安装到了/usr/local/cuda-12.0/
4.修改环境变量 1)打开配置文件
# 打开bashrc配置文件
vi ~/.bashrc
2)在配置文件末尾加上
# cuda env
export CUDA_HOME$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-12.0
export PATH$PATH:/usr/local/cuda-12.0/bin
export LD_LIBRARY_PATH$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-12.0/lib64 执行wq保存退出
3)source 一下配置文件
source ~/.bashrc
5.检查是否安装完成 使用nvcc -V和nvidia-smi检查CUDA是否安装完成出现以下提示代表安装完成 编译并执行CUDA样例程序出现pass代表CUDA和GPU正常运行
cd cd /usr/local/cuda-12.0/extras/demo_suite/
sudo make
./deviceQuery 三.安装cudnn
1.根据安装的CUDA工具包版本在官网选择适合版本的cuDNN本文安装的CUDA版本是12.0就选择与之对应的cuDNN v8.9.1选择Local Installer for Linux x86_64 (Tar)。
2.复制cuDNN库的链接使用wget下载或者下载到自己电脑之后再传到服务器上。 3.解压cuDNN文件并进入解压出的文件夹拷贝文件到/usr/local/cuda-12.0中 tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.9.1.23_cuda12-archive.tar.xz #解压文件cd cudnn-linux-x86_64-8.9.1.23_cuda12-archive sudo cp lib/* /usr/local/cuda-12.0/lib64/ #复制文件sudo cp include/* /usr/local/cuda-12.0/include/sudo chmod ar /usr/local/cuda-12.0/lib64/* #赋予权限sudo chmod ar /usr/local/cuda-12.0/include/* 4.查看cuDNN版本cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
上述教程为这台机器上的所有用户安装了CUDA和cuDNN我们切一下普通用户查看nvcc是否能用
