如上图所示,结果会显示可用的 GPU 显卡驱动程序,确定你需要的版本,直接点击就可以下载了。例如我选择的版本是418.43,下载后的文件是 NVIDIA-Linux-x86_64-418.43.run。 2、打开终端 Terminal,首先卸载系统之前安装的 NVIDIA 显卡驱动,以防万一。(没有安装的可以忽略这一步) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复...
输入nvidia-smi命令查看支持的cuda版本 如果无法查看,则说明尚未安装nvidia驱动,点击附加驱动,选择对应版本的驱动即可自动下载。 从https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive下载对应版本的cuda,选择18.04的版本即可。 gcc降级 Ubuntu20.04自带的gcc版本为9.7.0,需要添加gcc7才可安装cuda10.2,输入命令安装gcc7 ...
在本节中,我们将使用 Conda 在 Ubuntu 上安装 cuDNN 版本 8.9.2.26 for CUDA 11.x。 使用Conda 安装 CUDA 工具包版本 11.8.0: $ conda install -c "nvidia/label/cuda-11.8.0" cuda 安装后,请按照安装后的步骤激活服务器上的 CUDA Toolkit。
sudo cp /var/cudnn-local-repo-ubuntu2204-8.9.0.131/cudnn-local-2063C34E-keyring.gpg /usr/share/keyrings/ Install the runtimelibrary 注意,这里的libcudnn8和cuda版本的配对是指定的,可通过apt-cache policy libcudnn8命令查看 sudo apt-get install libcudnn8=8.9.0.131-1+cuda11.8 Install the dev...
在Ubuntu18.04下搭建CUDA、cuDNN、Anaconda、tensorflow1.15、Pycharm、ros、Clash环境 1、CUDA搭建 ①查看你需要安装的CUDA与显卡对应的版本,CUDnn对应CUDA的版本,如果你是需要安装tensorflow1.15还需对照CUDA、python的适应性版本,因为CUDA版本太高就安装不了tf1.x版本。
首先需要得知你的显卡适配什么版本的工具包,打开你的cmd (由于你的驱动已经卸载,ubuntu下之后的命令无法使用,这里建议切换到Windows系统) ``` nvidia-smi ``` 会显示你适配的CUDA版本,这里我的系统适配11.6。所以之后的安装包我以11.6为例 版本的对应关系 cuda版本与PyTorch(GPU)版本的对应关系在此,笔者选择cuda1.0的版本,(不要选择很高的版本,容易出现其他包版本不支持的问题)1|01. gcc和g++版本降级查询当前系统的gcc和g++版本:gcc --version、g++ --version,cuda10.1要求gcc版本为gcc-7,g++版本为g++ --7 而ubuntu20.04...
为了在Ubuntu系统上充分利用NVIDIA的GPU,我们需要安装相应的驱动、CUDA和cuDNN。本文将引导读者完成这一系列安装过程。 一、安装NVIDIA驱动 首先,我们需要安装NVIDIA的显卡驱动。有两种主要的方法可以完成这个任务: 方法一:通过系统设置 打开系统设置,选择“软件更新”。 点击“附加驱动”选项卡,选择NVIDIA最新驱动(361),...
验证CUDA 安装:在终端中运行 nvcc --version,如果看到 CUDA 的版本信息,表示 CUDA 安装成功。 验证cuDNN 安装:编写一个简单的深度学习程序,如使用 cuDNN 的卷积操作,然后运行程序。如果程序能够正常运行,表示 cuDNN 安装成功。 六、结语 通过本文的指导,你应该已经成功在 Ubuntu 22.04.1 LTS 上安装了 CUDA 11.0...