Ubuntu22.04下载显卡驱动和CUDA+cuDNN

注：笔记本电脑-显卡 RTX4060 – CUDA11.8 – cuDNN8.9.7

1：显卡驱动

已经安装驱动的，以此卸载已下载驱动

sudo apt-get remove  --purge nvidia-*

 新机器直接进行以下

# 查看驱动列表
sudo apt install aptitude 
sudo aptitude search nvidia-driver-*

显卡驱动一般选择最新版，后缀server服务器版本，可进行多卡集成作业 

# 回车后继续 
sudo apt-get update 
sudo apt-get install nvidia-dirver-版本号-server

之后重启系统让显卡驱动生效
终端输入 ： nvidia-smi

2：CUDA版本的选择与安装

CUDA各版本下载网址
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive/ 
cuDNN各版本下载网址
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse805-111
或者
https://developer.download.nvidia.com/compute/cudnn/redist/cudnn/linux-x86_64/

我选择CUDA11.8+cuDNN8.9.7.29

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_11.8.0_520.61.05_linux.run

选择continue

 输入accept

 按空格取消选择第一项（Nvidia驱动已安装）

最后install

配置环境变量

# 配置环境变量：在家目录下 ~/.bashrc 的最下面添加：
# CUDA库函数的路径
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.8/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
# CUDA头文件的路径
export CPLUS_INCLUDE_PATH=/usr/local/cuda-11.8/include:$CPLUS_INCLUDE_PATH
# CUDA家目录
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.8
# CUDA可执行命令的路径
export PATH=/usr/local/cuda-11.8/bin:$PATH

# 使环境生效
source ~/.bashrc

 3：cuDNN安装

安装完成后可用 nvcc -V 命令验证是否安装成功

tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda11-archive.tar.xz
sudo cp cudnn-*-archive/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
sudo cp -P cudnn-*-archive/lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h

# 进入cuda版本目录，建立软链接

cd /usr/local/cuda-11.8
sudo ln -sf libcudnn.so.8.9.7 libcudnn.so.8
sudo ln -sf libcudnn.so.8 libcudnn.so
sudo tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda11-archive.tar.xz -C /usr/local/ -v

# 方法不是所有人都适用，若有问题，或可尝试以下
#安装cudnn是通过tar包进行安装的，注意有软链接的问题。不能只cp过去，软链接复制过去就变了。
tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda11-archive.tar.xz
$ cd cudnn* (cudnn减压后的目录)
$ sudo cp include/* /usr/local/cuda/include
$ cd lib
$ tar czvf ../lib64.tar *  (把lib里的所有文件进行压缩，放到上一层目录下，名字叫lib64.tar)
$ sudo tar -xvf ../lib64.tar -C /usr/local/cuda/lib64 -v  (保证lib里边的软连接没有变)

验证

cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2