Ubuntu20.04系统安装cuda11.8
时间: 2025-04-19 07:58:31 浏览: 67
### 安装 NVIDIA 驱动
为了确保 GPU 能够正常工作,在安装 CUDA 之前需要先安装合适的 NVIDIA 显卡驱动程序。对于 GeForce RTX 4060,推荐的驱动版本为 nvidia-driver-525。
可以通过以下命令来查询当前硬件支持的最佳驱动:
```bash
ubuntu-drivers devices
```
这一步骤有助于确认所选驱动是否适合特定型号的显卡[^1]。
### 下载并安装 CUDA Toolkit 11.8
接着准备安装 CUDA 工具包。官方提供了直接运行脚本的方式来进行安装。通过wget获取安装文件,并执行该脚本来完成整个过程:
```bash
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run
sudo sh cuda_11.8_520.61.05_linux.run
```
上述命令会引导用户按照提示逐步完成 CUDA 的安装流程[^2]。
### 设置环境变量
为了让系统识别新安装的 CUDA 版本,还需要更新 `.bashrc` 文件中的路径设置。编辑 `~/.bashrc` 或者 `/etc/profile.d/cuda.sh` 添加如下内容:
```bash
export PATH=/usr/local/cuda-11.8/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.8/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
```
之后使更改生效:
```bash
source ~/.bashrc
```
或者重启计算机让新的环境变量起作用。
### 安装 cuDNN 库
cuDNN 是针对深度学习应用优化过的高性能库,通常与 CUDA 结合使用以加速神经网络训练。下载对应于已安装 CUDA 版本 (这里是 v8.6) 的 cuDNN 后解压并将头文件和动态链接库复制到相应的 CUDA 目录下:
```bash
sudo cp include/cudnn*.h /usr/local/cuda-11.8/include/
sudo cp lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-11.8/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.8/include/cudnn*.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.8/lib64/libcudnn*
```
以上步骤可以确保 cuDNN 正确集成到了现有的 CUDA 开发环境中[^4]。
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