Ubuntu20.04下配置Nvidia显卡驱动+CUDA+CUDNN

本文主要记录在Ubuntu20.04系统下配置显卡驱动以及配置CUDA、CUDNN

1、配置介绍

CPU： 11th Gen Intel® Core™ i7-11700
GPU： NVIDIA GeForce RTX 3070
系统： Ubuntu20.04.6 LTS

2、配置显卡驱动

首先查看显卡型号，一般教程都会让你使用下面这句指令进行查看：

1	nvidia-smi

但一般都我们新的主机都无法使用这句指令，然后终端就会提示你安装相关的驱动，很多博客都会让你进行如下操作：

1	ubuntu-drivers devices

然后在终端中选择系统 recommended 的版本进行自动安装，这里 建议不要根据系统提示的推荐版本，很容易导致跟后续的版本冲突。

下面是笔者的方法：

2.1、查看显卡类型

输入如下指令查看显卡类型：

1
2
3

lspci | grep -i nvidia
# 没有lspci就安装
sudo apt install pciutils

笔者得到如下信息：

1 2	01:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation Device 2488 (rev a1) 01:00.1 Audio device: NVIDIA Corporation Device 228b (rev a1)

2488是什么型号？

参考【Linux下Ubuntu查看电脑cpu和显卡型号信息】中提供的网站查询显卡型号：

PCI devices

2.2、安装显卡驱动

笔者参考诸多博客，各不相同（中间还崩坏了一次，重新刷了系统），在对比下最终参考如下博客成功安装显卡驱动：

【超详细】【ubunbu 22.04】手把手教你安装nvidia驱动，有手就行，隔壁家的老太太都能安装

3、配置 CUDA

配置好显卡驱动后，后续CUDA及CUDNN则简单很多。

首先查看自身显卡支持的最大版本CUDA：

1	nvidia-smi

如右上角所示，笔者支持最大 CUDA 版本为 12.2。登陆如下网站进行下载：

该网址最好科学上网：CUDA官方下载

国内可以使用：CUDA官方下载

注：上述两个网站区别在于把 .com 修改为 .cn，速度将快非常多！该方法适用于所有Nvidia网站！

上述网站会自动识别所适合的 CUDA 版本，如需下载其他版本，可到如下网站：

官方：CUDA 各历史版本

国内：CUDA 各历史版本

注：同样是修改网站后缀！

进入网站后选择 runfile安装 （笔者用deb安装，存在一些问题），终端输入：

1 2	wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.2.1/local_installers/cuda_12.2.1_535.86.10_linux.run sudo sh cuda_12.2.1_535.86.10_linux.run

具体安装流程参考：Ubuntu20.04安装NVIDIA显卡驱动、CUDA、CUDNN及突破NVENC并发限制、多版本CUDA切换

注意：

安装过程把 Driver 选项去掉，因为我们已经装好驱动了。
根据安装好的提示，在 .bashrc 路径下添加环境变量。

1 2	export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-12.1/lib64 export PATH=/usr/local/cuda-12.1/bin:$PATH

测试安装：

nvcc -V

4、安装 cuDNN

安装 cuDNN为与安装 CUDA 类似，不过需要注册 Nvidia 账号，这部分可能会卡顿，解决办法还是将网站后缀改成 .cn ，或科学上网。

官网：cuDNN官方下载

国内：cuDNN官方下载

官网历史版本：cuDNN历史版本

国内历史版本：cuDNN历史版本

选择自己对应的系统以及 CUDA 版本下载即可，笔者是 Ubuntu20.04 + CUDA12.1

按照正常的 deb 文件安装后，参考官方安装文档 cuDNN官方安装文档安装依赖如下：

# ${cudnn_version}、${cuda_version} 对应自己的版本
# 支持 TAB 补全
sudo apt-get install libcudnn8=${cudnn_version}-1+${cuda_version}
sudo apt-get install libcudnn8-dev=${cudnn_version}-1+${cuda_version}
sudo apt-get install libcudnn8-samples=${cudnn_version}-1+${cuda_version}

测试安装是否成功：

cp -r /usr/src/cudnn_samples_v8/ $HOME
cd  $HOME/cudnn_samples_v8/mnistCUDNN
make clean && make
./mnistCUDNN
# 测试通过
Test passed!

笔者遇到如下问题：编译mnistCUDNN时出错：fatal error: FreeImage.h: No such file or directory。

参考：编译mnistCUDNN时出错：fatal error: FreeImage.h: No such file or directory

# 安装相关库
sudo apt-get install libfreeimage3 libfreeimage-dev
# 编译后重新执行
./mnistCUDNN

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