[ubuntu][原创]cuda环境变量的添加和cudnn安装

【安装模板】

cuda环境变量的添加：

vi ~/.bashrc

9.0版本

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-9.0/lib64 export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-9.0/bin export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-9.0

9.2版本

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-9.2/lib64 export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-9.2/bin export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-9.2

10.0版本

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-10.0/lib64 export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-10.0/bin export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-10.0

10.1版本

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-10.1/lib64 export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-10.1/bin export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-10.1

10.2版本

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-10.2/lib64 export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-10.2/bin export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-10.2

11.0版本

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.0/lib64 export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-11.0/bin export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-11.0

11.1版本

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.1/lib64 export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-11.1/bin export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-11.1

11.2版本

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.2/lib64 export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-11.2/bin export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-11.2

11.3版本

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.3/lib64 export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-11.3/bin export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-11.3

11.6版本

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.6/lib64 export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-11.6/bin export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-11.6

11.7版本

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.7/lib64 export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-11.7/bin export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-11.7

11.8版本

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.8/lib64 export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-11.8/bin export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-11.8

12.1版本

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-12.1/lib64 export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-12.1/bin export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-12.1

12.4版本

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-12.4/lib64 export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-12.4/bin export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-12.4

12.5版本

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-12.5/lib64 export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-12.5/bin export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-12.5

12.6版本

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-12.6/lib64 export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-12.6/bin export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-12.6

source ~/.bashrc

cudnn安装：

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

或者

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

cudnn适配cuda12.2安装：

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

【安装步骤】

CUDA和cuDNN是由NVIDIA提供的两个关键软件库，CUDA用于利用NVIDIA GPU进行高性能计算，而cuDNN则是专门用于深度学习的GPU加速库。以下是CUDA环境变量的添加和cuDNN安装的具体步骤：

CUDA环境变量的添加

Windows系统

1. 下载CUDA：访问NVIDIA官网，下载适合自己显卡型号的CUDA版本。
2. 运行安装程序：双击安装文件，按照提示进行安装。选择“Custom”自定义安装，并勾选“Add CUDA to PATH”以添加到系统路径。
3. 检查环境变量：
   • 打开“控制面板”→“系统和安全”→“系统”→“高级系统设置”。
   • 点击“环境变量”，在系统变量中找到Path，添加CUDA的bin目录（如C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vXX.0\bin）。
   • 添加CUDA Toolkit的头文件路径：在用户变量中添加Include路径（如C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vXX.0\include），供编译器能找到库。

如果安装过程中未自动添加环境变量，可以手动添加。

Linux系统

1. 下载CUDA：使用包管理器（如apt-get、yum等）或从官方网站下载源码包进行安装。如果下载慢或者下载不了可以去国内镜像下载gitee.com/FIRC/cuda_cudnn_mirror
2. 配置环境变量：编辑.bashrc或.bash_profile文件，在其中添加CUDA的bin目录到PATH，以及包含目录到LD_LIBRARY_PATH。 bash复制代码 export PATH=PATH:/usr/local/cuda-xx.x/binexport LD_LIBRARY_PATH=LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-xx.x/lib64 请将xx.x替换为实际的CUDA版本号。
3. 更新环境变量：执行source ~/.bashrc或source ~/.bash_profile使更改生效。

cuDNN安装

Windows系统

1. 下载cuDNN：访问NVIDIA cuDNN官网，注册并登录后下载对应版本的cuDNN。如果下载慢或者下载不了可以去国内镜像下载gitee.com/FIRC/cuda_cudnn_mirror
2. 解压cuDNN：将下载的cuDNN压缩包解压到指定目录。
3. 复制文件：
   • 将解压后的cudnn.h头文件复制到CUDA的include目录中（如C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vXX.0\include）。
   • 将解压后的libcudnn*动态链接库文件复制到CUDA的lib64目录中（如C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vXX.0\lib64）。
4. 设置文件权限：确保这些文件具有适当的读取权限。

Linux系统

1. 下载cuDNN：同样从NVIDIA cuDNN官网下载对应版本的cuDNN。
2. 解压并复制文件： bash复制代码 sudo cp -r cuda/include/* /usr/local/cuda/include/sudo cp -r cuda/lib64/* /usr/local/cuda/lib64/sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.hsudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* 这里的cuda/是解压后的cuDNN目录，根据实际情况进行调整。

验证安装

1. 验证CUDA：在终端输入nvcc -V命令，输出版本号代表CUDA安装成功。
2. 验证cuDNN：对于Windows系统，可以进入CUDA的demo_suite目录（如C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vXX.0\extras\demo_suite），然后执行deviceQuery.exe程序。如果结果为PASS，则证明cuDNN安装成功。对于Linux系统，可以使用类似的方法或参考NVIDIA官方文档进行验证。

请注意，在安装过程中务必确保CUDA和cuDNN的版本兼容性，以及系统环境的正确性。如果遇到任何问题，可以参考NVIDIA官方文档或寻求社区帮助。