cuda和cudnn的安装

最新推荐文章于 2025-04-01 16:33:02 发布

binlinuxbin

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本文链接：https://blog.csdn.net/binlinuxbin/article/details/119422132

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1.cudnn下载需要注册账号，所以先注册登录

https://developer.nvidia.com/login

2.cuda下载安装

下载：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

选择runfile文件安装，安装之前kill相关进程

lsof|grep nvidia

lsof|grep nvidia*

3.cudnn下载安装

选择对应的cuda版本的cudnn下载：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

我下载的是压缩包解压放到对应目录即可，

Navigate to your <cudnnpath> directory containing the cuDNN tar file.

Unzip the cuDNN package.

$ tar -xzvf cudnn-x.x-linux-x64-v8.x.x.x.tgz

$ tar -xzvf cudnn-x.x-linux-aarch64sbsa-v8.x.x.x.tgz

Copy the following files into the CUDA Toolkit directory.

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

参考网站：https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/install-guide/index.html

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cuda的安装步骤是“傻瓜式”的安装，建议安装在C盘，无需修改默认路径，下面列举几个重要的安装步骤。打开cmd，输入nvcc --version查看版本号，输入set cuda查看设置的环境变量。将下载的cuDNN压缩包解压，并将里面3个文件夹复制到cuda的安装目录下，默认安装目录是。执行.\bandwidthTest.exe和.\deviceQuery.exe，得到下图。详情见之前安装TensorFlow2.1的教程，都是一样的步骤。登录完毕后，再去下列网址选择你需要下载的版本。添加如下4条路径信息。

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### 不同操作系统上的 CUDA 和 cuDNN 安装方法 #### Linux 系统下的 CUDA 和 cuDNN 安装在 Linux 环境下，安装 CUDA 和 cuDNN 的流程如下： 1. **NVIDIA 驱动安装** 确保系统已安装与目标 CUDA 版本兼容的 NVIDIA 显卡驱动。可以通过命令 `nvidia-smi` 检查当前显卡驱动版本以及 GPU 是否正常工作。 2. **CUDA Toolkit 安装** 下载并安装官方提供的完整版 CUDA Toolkit。如果仅用于运行预编译的 CUDA 应用程序（如 PyTorch 中的 cuda toolkit），可以依赖于框架自带的工具包；但如果需要开发自定义扩展，则必须安装完整的 CUDA 工具链[^1]。 3. **cuDNN 安装** - 前往 NVIDIA 官网下载对应 CUDA 版本的 cuDNN 文件压缩包。 - 解压文件并将其中的内容复制到 CUDA 安装目录中的相应位置，通常为 `/usr/local/cuda/include/` 和 `/usr/local/cuda/lib64/`。 4. **环境变量配置** 修改 `.bashrc` 或者其他 shell 初始化脚本，添加以下路径设置： ```bash export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` #### Windows 系统下的 CUDA 和 cuDNN 安装对于 Windows 用户而言，其安装方式略有差异： 1. **NVIDIA 驱动更新** 类似于 Linux 平台，先确认硬件支持情况并通过 GeForce Experience 或手动访问官网获取最新稳定版驱动器软件。 2. **CUDA Toolkit 设置向导模式** 使用图形界面引导完成整个过程更加直观简便。启动安装程序后按照提示逐步选择组件直至结束即可实现基础功能部署。 3. **集成 cuDNN 至现有项目结构里** 同样是从开发者专区取得资源链接地址之后解压至本地磁盘分区根目录下面新建名为 “cuda”的子文件夹内存放头文件(.h)及动态库(.dll/.lib)，最后记得同步调整 Visual Studio 开发环境中关于附加包含目录(Additional Include Directories)/库目录(Linker->General->Additional Library Directories)等相关选项参数值指向刚才创建出来的那个特定存储区域。 #### macOS 系统下的 CUDA 和 cuDNN 安装注意事项由于苹果公司逐渐淘汰对独立显卡的支持，在 Mac 设备上原生启用 CUDA 加速变得越来越困难除非借助虚拟机模拟方案或者通过 Rosetta 转义机制间接达成目的。因此建议优先考虑基于云服务提供商搭建远程计算节点来满足高性能需求场景的应用场合。 ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) # 测试是否成功启用了GPU加速特性 ```