下载CUDA Toolkit:从NVIDIA官方网站下载适用于Ubuntu的CUDA Toolkit安装包。 关闭图形界面:在安装CUDA前,最好在命令行界面下执行操作,可以通过按下Ctrl + Alt + F1切换到命令行终端。 安装依赖:在命令行终端中运行以下命令安装CUDA所需的依赖库: sudo aptupdatesudo apt install build-essen
exportPATH=/usr/local/cuda-12.3/bin:$PATHexportLD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.3/lib64:$LD_LIBRARY_PATH 内容输入后,:wq 保存退出, 输入source ~/.bashrc 更新环境变量使刚刚输入的环境变量生效,输入nvcc -V 查看CUDA版本 输入命令nvidia-smi查看显卡驱动与CUDA版本,如下图所示,说明安装成功。 启动显卡...
1、采用ubuntu软件源中的cuda软件包,这种方法安装很方便,但是版本一般比较老。可以先查看可安装的cuda版本: apt search nvidia-cuda-toolkit 我这边软件源的cuda版本为10.1,不符合我的需求。一开始我还装了,就这个命令就行了。 sudo apt install nvidia-cuda-toolkit 查看是否安装成功就只要输入nvcc -V或者nvcc --...
将解压出的 cuda/include/cudnn.h文件复制到/usr/local/cuda/include文件夹 cuda/lib64/下所有文件复制到/usr/local/cuda/lib64文件夹 为上述文件添加读取和执行权限:sudo chmod 755 /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* 安装完毕 参考文章: Ubuntu 20.04 CUDA&cuDNN安装方法U...
自己有一台2015年的联想笔记本,显卡是GTX950M,已安装ubuntu 16.04 LTS桌面版,为了使用其GPU完成deeplearning4j的训练工作,自己动手安装了CUDA和cuDNN,在此将整个过程记录下来,以备将来参考,整个安装过程分为以下几步: 准备工作 安装Nvidia驱动 安装CUDA 安装cuDNN 特别问题说明 按照一般步骤,在安装完Nvidia显卡驱动后...
安装cuDNN 进入官网(需要注册) 注册之后进入,同意协议,显示如下 找到需要的版本进行下载,archived cuDNN released中有以往版本 ubuntu x86 这3个都要下载,并依次安装 sudo dpkg -i libcudnn8_8.2.1.32-1+cuda11.3_amd64.deb sudo dpkg -i libcudnn8-dev_8.2.1.32-1+cuda11.3_amd64.deb sudo dpkg -i li...
一、Ubuntu下CUDA的安装 下载CUDA:首先,前往NVIDIA官网下载适合您GPU的CUDA版本。请确保选择与您的GPU型号和Ubuntu版本兼容的版本。 安装CUDA:下载完成后,打开终端,转到CUDA安装包所在的目录,并运行安装命令。一般来说,这个命令是sudo sh cuda_installation_file.run,其中cuda_installation_file.run是您下载的CUDA安装包...
sudo mv cuda-ubuntu2204.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600 1. 使用wget命令下载 CUDA Toolkit 的本地安装包(.deb文件),以便在本地系统中进行安装。 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.2.1/local_installers/cuda-repo-ubuntu2204-12-2-local_12.2.1-535.86.10-...
下面是安装 CUDA 和 PyTorch GPU 的步骤总结: 详细步骤 第一步:更新系统 在终端中运行以下命令以确保 Ubuntu 是最新的: sudoaptupdate# 更新软件包列表sudoaptupgrade# 升级所有软件包 1. 2. 第二步:安装 NVIDIA 驱动程序 首先,检查你的 GPU 模型: ...