20.04安装显卡驱动 cuda cudnn

### 安装 GPU 驱动程序 在 Ubuntu 20.04 上安装 NVIDIA 显卡驱动可以通过以下命令完成。首先更新系统的包列表并安装必要的工具： ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y sudo apt install build-essential dkms linux-headers-$(uname -r) -y ``` 接着，添加 NVIDIA 的官方 PPA 并安装最新的稳定版驱动程序[^1]: ```bash sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt update sudo ubuntu-drivers autoinstall ``` 重启计算机以使更改生效。 ### 安装 CUDA 工具包 按照 NVIDIA 提供的指南[^2]，可以下载适合的操作系统版本对应的 CUDA 套件。对于 Ubuntu 20.04 和 CUDA 版本 11.x，推荐通过 `.run` 文件或者 APT 软件源的方式进行安装。 #### 使用 APT 进行安装 1. 添加 NVIDIA 的 GPG 密钥和软件仓库到您的系统中: ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-keyring_1.0-1_all.deb sudo dpkg -i cuda-keyring_1.0-1_all.deb ``` 2. 更新APT缓存并安装CUDA套件: ```bash sudo apt-get update sudo apt-get install -y cuda ``` 3. 设置环境变量以便于访问编译器和其他工具链组件: ```bash echo 'export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH' >> ~/.bashrc echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc ``` 验证安装成功与否可通过运行 `nvcc --version` 来确认当前使用的 NVCC 编译器版本号。 ### cuDNN 库设置 cuDNN 是一种针对深度神经网络优化的库集合，通常需要单独获取许可才能下载其二进制文件。登录至 [NVIDIA 开发者网站](https://developer.nvidia.com/) 下载对应 CUDA 版本的 cuDNN 归档压缩包后解压，并复制头文件与预构建共享对象链接库至相应目录下： ```bash tar -xzvf cudnn-*-linux-x64-v*-*.tgz sudo cp include/* /usr/local/cuda/include/ sudo cp lib64/* /usr/local/cuda/lib64/ sudo ldconfig ``` 最后再次检查是否一切正常工作，尝试加载模块测试性能指标输出结果如下所示样例脚本执行情况即可判断整个流程结束无误。 ```python import tensorflow as tf tf.test.is_built_with_cuda() # Should return True if built with CUDA support. print(tf.config.list_physical_devices('GPU')) # List available GPUs recognized by TensorFlow. ```