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Ubuntu20.04安装Cuda+cudnn

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作者: Sam (甄峰)  sam_code@hotmail.com

在Ubuntu20.04下安装深度学习训练环境记录。

0. 硬件环境:
主板为技嘉B85M-D3v-A. 显卡为Nvidia GeForce RTX2070. 准备使用Ubuntu20.04。

1. 安装:
1.1:背景介绍:
A.首先需要安装Nvidia GetForce RTX2070显卡驱动。
B. 需要安装Cuda Toolkit. 
C. 需要安装cudnn.(训练加速工具)

其中要注意: 
A. Nvidia driver和Cuda toolkit之间有匹配关系,版本选择上要注意。
B. Cuda Toolkit和cudnn有匹配关系。版本选择要注意。
C. 深度学习框架,通常会需要匹配Cuda Toolkit和cudnn版本。

Nvidia Driver和Cuda Toolkit的匹配关系请查看:
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html
driver版本过低,则无法支持高版本cuda.


1.2:安装driver:
1.2.1:首先确认是否存在Nvidia 显卡:
#lspci |grep NVIDIA
如果有NVIDIA设备,则会显示,例如,机器上安装有RTX2070,则显示如下:
01:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation TU106 [GeForce RTX 2070 Rev. A] (rev a1)
01:00.1 Audio device: NVIDIA Corporation TU106 High Definition Audio Controller (rev a1)
01:00.2 USB controller: NVIDIA Corporation TU106 USB 3.1 Host Controller (rev a1)
01:00.3 Serial bus controller [0c80]: NVIDIA Corporation TU106 USB Type-C UCSI Controller (rev a1)


1.2.2:安装Nvidia driver:
可以利用Ubuntu的 Software and Update 来安装驱动。

这里选择 nvidia-driver 470版本。

验证
nvidia-smi


可以看到Driver Version : 470.
此处的CUDA Version:11.4. 并非表明已经安装cuda. 只是表示此版本Nvidia Driver最高支持的Cuda Toolkit版本号。

1.3: 安装Cuda Toolkit:
1.3.1:Cuda Toolkit与 Nvidia Driver的对应关系:
Nvidia不同的硬件,可以匹配的driver版本不同,一些比较老driver版本,也只能支持比较老的Cuda Toolkit版本。其对应关系可见:
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html



可以看到,Sam安装的470.86 driver,最高支持Cuda Toolkit 11.4. 


当然,nvidia-smi中显示的cuda version:即为此版本driver支持的最高Cuda Toolkit版本。

1.3.2:安装:
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
按实际情况选择对应版本:


按说明:
wget ....

sudo sh cuda_11.2.0_460.27.04_linux.run

安装成功过后。需要把bin目录加入PATH, 把libray目录加入LD_LIBRARY_PATH.

#sudo vi ~/.profile 
添加:
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-11.2/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.2/lib64

#bash -login
则profile起效了。


1.4:安装cudnn:
cudnn和cuda toolkit有对应关系。
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
选择对应的版本下载。

把头文件和库文件copy到对应位置:
#sudo cp include/cudnn*.h /usr/local/cuda-11.2/include/
#sudo cp lib64/* /usr/local/cuda-11.2/lib64/


































 

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