ubuntu18.04上cuda及cudnn安装

目录

1、准备工作

2、安装cuda(GPU加速)

3、安装cudnn(GPU加速库)

4、显卡信息查询相关指令

4.1、查看显卡信息

4.2、查看驱动信息

4.3、实时查看GPU的使用情况


系统环境:ubuntu18.04、cuda11.0、driver450、cudnn8.5。

1、准备工作

       首先需要安装一些基本的组件,否则后面安装cuda会失败(比方会因为缺失gcc/g++/cc等编译工具安装cuda失败等等),ubuntu处事环境设置,所以先执行下面的命令:

       安装开发包 打开终端输入:

# 系统升级
sudo apt-get update -y
sudo apt-get upgrade -y
# 安装python基础开发包
sudo apt install -y python-dev python-pip python-nose gcc g++ git gfortran vim build-essential

        安装运算加速库 打开终端输入:

sudo apt install -y libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev

2、安装cuda(GPU加速)

step1、下载文件

       下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads ,这里选择runfile(local)类型文件安装。

ubuntu18.04上cuda及cudnn安装_第1张图片

       当前页只有最新版本,早期版本在下面链接中。

ubuntu18.04上cuda及cudnn安装_第2张图片

       点开后,cuda对应平台各个版本下载地址:

CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer

ubuntu18.04上cuda及cudnn安装_第3张图片

       这里,下载11.0版本。

step2、安装cuda

chmod 777 cuda_11.0.3_450.51.06_linux.run # 修改权限 
sudo ./cuda_11.0.3_450.51.06_linux.run # 运行安装

       按照提示依次安装,不要安装OpenGL。这里建议驱动和cuda分开装,这里不用再装驱动,文档也没必要,毕竟有在线文档。

ubuntu18.04上cuda及cudnn安装_第4张图片

       安装完成后,提示:

ubuntu18.04上cuda及cudnn安装_第5张图片

       显示了安装路径及log,需要确保的路径配置。

step3、将CUDA路径添加至环境变量,在终端输入

sudo gedit ~/.bashrc

       在.bashrc文件中添加:

# cuda path
# ln -s /usr/local/cuda-11.0 /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

       之后source ~/.bashrc即可。

step4、CUDA的samples测试

cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
sudo ./deviceQuery

ubuntu18.04上cuda及cudnn安装_第6张图片

step5、测试是否安装正确

       在终端输入:nvcc -V

ubuntu18.04上cuda及cudnn安装_第7张图片

       会得到相应的nvcc编译器相应的信息,那么CUDA配置成功了。(记得重启系统)

       删除缓存安装包:apt-get autoremove

3、安装cudnn(GPU加速库)

       cudnn下载路径:cuDNN Archive | NVIDIA Developer

       选择与cuda版本匹配的cudnn版本,这里选8.0.5版本。

ubuntu18.04上cuda及cudnn安装_第8张图片

       点击后,显示对应文件:

       这里选动态库安装,点击下载,deb方式卸载更新起来不太方便。

ubuntu18.04上cuda及cudnn安装_第9张图片

       解压cudnn-11.0-linux-x64-v8.0.5.39.tgz,然后用如下命令解压:

tar -xzvf cudnn-11.0-linux-x64-v8.0.5.39.tgz

       拷贝.h 和 libs文件到cuda安装目录,并给予执行权限:

sudo cp -d cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
sudo cp -d cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

       测试cudnn:

       cudnn版本是卸载CUDNN_MAJOR这宏中。

       7.6以前在cudnn.h中:

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

        8.0后在cudnn_version.h中:

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

ubuntu18.04上cuda及cudnn安装_第10张图片

4、显卡信息查询相关指令

4.1、查看显卡信息

       lspci | grep VGA # 查看显卡信息

4.2、查看驱动信息

       ubuntu-drivers devices #查看驱动信息

ubuntu18.04上cuda及cudnn安装_第11张图片

4.3、实时查看GPU的使用情况

       watch -n 1 nvidia-smi # 在终端输入命令,实时查看GPU的使用情况,每隔一秒刷新一次

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