linux 安装cuda
时间: 2025-05-13 10:51:10 AIGC 浏览: 25
### 安装 CUDA 的详细指南
在 Linux 系统中安装 CUDA 是一项常见的操作,以下是关于如何完成此任务的具体说明。
#### 1. 验证硬件支持
确保您的 GPU 支持 NVIDIA CUDA 技术。可以通过运行以下命令来验证当前系统中的显卡型号及其驱动状态:
```bash
lspci | grep -i nvidia
```
如果未找到任何输出,则可能需要更新或重新加载 NVIDIA 显卡驱动程序[^3]。
#### 2. 检查操作系统兼容性
确认所使用的 Linux 发行版是否被官方支持。例如,在 Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 或 CentOS 上可以采用特定版本的 CUDA 工具包。通过执行下面这条语句获取详细的 OS 架构信息:
```bash
cat /proc/version
```
对于 RHEL7.0 用户来说,推荐使用 runfile 方式来进行安装过程。
#### 3. 下载合适的 CUDA Toolkit
访问 NVIDIA 官方网站并依据实际需求挑选适合您平台条件下的最新稳定 release 版本链接地址。按照页面提示填写必要字段之后点击提交按钮即可跳转至对应资源下载界面。
#### 4. 执行安装脚本
假设已经成功下载名为 `cuda_<version>_linux.run` 文件到本地磁盘位置 `/home/user/downloads/`, 接下来只需赋予该文件可执行权限再启动它就可以了:
```bash
chmod +x ~/downloads/cuda_<version>_linux.run
sudo ./cuda_<version>_linux.run --override
```
这里需要注意的是, 如果之前存在旧版本残留数据的话可能会引起冲突问题因此建议加上参数 `--override`.
#### 5. 设置环境变量
为了让编译器能够识别新加入路径内的头文件以及库函数定义等内容, 还需修改用户的 shell profile 脚本(比如 `.bashrc`) 来追加必要的 PATH 和 LD_LIBRARY_PATH 参数设置如下所示:
```bash
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
source ~/.bashrc
```
#### 6. 测试安装成果
最后一步就是验证整个流程是否顺利完成啦! 只要简单键入nvcc就能看到有关于目前可用 cuda compiler version 的基本信息了哦~
```bash
nvcc --version
```
此外还可以尝试构建一些简单的 demo project 来进一步巩固学习效果呢!
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### 关联 CUDNN 库集成步骤补充说明
当涉及到深度学习框架应用开发场景时往往还需要额外引入 cuDNN 加速组件的支持才能发挥最大效能表现出来。此时就需要把刚才提到过的那些 .h 头文件还有 so 动态共享对象拷贝过去指定目标目录下了:
```bash
sudo cp cudnn-linux-x86_64-8.x.y.z_cudaX.Y-archive/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp -P cudnn-linux-x86_64-8.x.y.z_cudaX.Y-archive/lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
```
以上便是完整的基于 Linux 平台之上部署配置好一套功能完备型 CUDA 开发环境所需经历的主要环节概述[^4].
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