linux安装cuda12.4
时间: 2025-04-06 16:08:21 AIGC 浏览: 183
### Linux 系统 CUDA 12.4 安装教程
在Linux系统上安装CUDA 12.4可以通过NVIDIA官方提供的工具包实现。以下是详细的说明:
#### 下载CUDA Toolkit
可以从NVIDIA开发者网站下载适用于Linux系统的CUDA Toolkit 12.4版本。此操作可通过浏览器访问页面并手动下载,或者通过命令行工具`wget`来完成。
使用以下命令可以自动获取CUDA的本地安装程序:
```bash
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.4.0/local_installers/cuda_12.4.0_550.54.14_linux.run
```
执行上述命令后会下载名为`cuda_12.4.0_550.54.14_linux.run`的文件到当前目录下[^2]。
#### 执行安装脚本
下载完成后运行该`.run`文件即可启动安装向导。建议先赋予其可执行权限再运行:
```bash
chmod +x cuda_12.4.0_550.54.14_linux.run
sh cuda_12.4.0_550.54.14_linux.run
```
在此过程中可能会提示输入密码以及确认许可协议等内容,请按照屏幕上的指示逐步操作。
#### 配置环境变量
为了使系统能够识别新安装的CUDA库路径,在终端配置相应的环境变量是非常重要的一步。编辑用户的shell profile文件(如`.bashrc`),加入如下几行设置PATH和LD_LIBRARY_PATH:
```bash
export PATH=/usr/local/cuda-12.4/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.4/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
```
保存修改后的文件,并重新加载它以应用更改:
```bash
source ~/.bashrc
```
验证安装是否成功的一个简单方法就是查看nvcc编译器版本号:
```bash
nvcc --version
```
如果显示的是CUDA version: 12.4,则表明安装无误[^1]。
#### DGL框架支持下的PyTorch集成
对于希望进一步利用深度图学习(DGL)技术的研究者来说,在Ubuntu 20.04环境下配合特定版次的PyTorch构建开发平台也是常见需求之一。此时需额外注意所选组件间的兼容性关系。例如当采用torch-2.4时对应cu124系列驱动应满足最低要求。
具体做法为借助pip指令指定源地址从而精准定位目标轮子仓库链接位置:
```python
pip install dgl -f https://data.dgl.ai/wheels/torch-2.4/cu124/repo.html
```
这步动作确保了最终产物既包含了基础依赖同时也兼顾到了图形处理加速特性[^3]。
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