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本文详细介绍了在Ubuntu系统中安装与配置cuDNN的步骤。首先讲解了如何安装CUDA，随后逐步指导如何下载和安装cuDNN库，并配置相应的环境变量，以确保系统正确识别和使用cuDNN。这对于提升深度学习框架的性能至关重要。
本文目录导读：
cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）是NVIDIA推出的一套用于深度神经网络的库，它能够显著提高深度学习应用程序的性能，在Ubuntu系统中配置cuDNN，可以让深度学习研究人员和开发者充分利用NVIDIA GPU的强大计算能力，本文将详细介绍如何在Ubuntu系统中安装和配置cuDNN。
准备工作
1、确保系统已安装CUDA Toolkit，CUDA Toolkit是NVIDIA推出的用于GPU计算的软件开发工具包，它是使用cuDNN的基础，可以从NVIDIA官网下载并安装与cuDNN兼容的CUDA Toolkit版本。
2、下载cuDNN库，从NVIDIA官方网站下载cuDNN库，需要注册并接受NVIDIA的许可协议，下载时，请选择与CUDA Toolkit版本兼容的cuDNN版本。
3、准备安装环境，确保系统中已安装以下依赖项：
- g++（C++编译器）
- make（编译工具）
- cmake（跨平台安装（编译）工具）
- git（版本控制工具）
安装步骤
1、解压cuDNN压缩包，将下载的cuDNN压缩包上传到Ubuntu系统中，然后在终端中执行以下命令解压：
```
tar -zxvf cudnn_version.tgz
```
2、创建符号链接，为了方便后续操作，可以创建符号链接，将cuDNN库的路径链接到系统目录：
```
sudo ln -s /path/to/cudnn_version/cudnn_version_HHH.cudnn_version /usr/include
sudo ln -s /path/to/cudnn_version/cudnn_version_HHH.cudnn_version /usr/lib/x86_64-linux-gnu
```
/path/to/cudnn_version为解压后的cuDNN库路径，HHH为cuDNN版本号。
3、编写Makefile，在解压后的cuDNN目录中创建一个名为Makefile的文件，内容如下：
```
# Makefile for cuDNN library
PREFIX=/usr
udeps = -L$(PREFIX)/lib -Wl,-rpath=$(PREFIX)/lib
udevs = -I$(PREFIX)/include
all: static shared
static: lib libcudnn_version.a
shared: libcudnn_version.so
lib: libcudnn_version.a
libcudnn_version.a: $(wildcard *.c)
gcc -c -fPIC $^ -o $@ $(udevs) -O2 -fopenmp -march=native
ar rcs $@ $^
libcudnn_version.so: $(wildcard *.c)
gcc -shared -fPIC $^ -o $@ $(udevs) $(udeps) -O2 -fopenmp -march=native -Wl,-soname,$@
clean:
rm -f *.o *.a *.so
```
将cudnn_version替换为实际的版本号。
4、编译cuDNN库，在终端中进入解压后的cuDNN目录，执行以下命令编译：
```
make
```
5、安装cuDNN库，编译成功后，执行以下命令将库安装到系统目录：
```
sudo make install
```
6、验证安装，在终端中执行以下命令，查看cuDNN版本信息：
```
nvcc --version
```
如果显示版本信息，则表示cuDNN安装成功。
配置环境变量
为了让系统识别cuDNN库，需要配置环境变量，在终端中执行以下命令，打开~/.bashrc文件：
sudo gedit ~/.bashrc
在文件末尾添加以下内容：
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/x86_64-linux-gnu:$LD_LIBRARY_PATH export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
保存并退出文件，然后执行以下命令使环境变量生效：
source ~/.bashrc
至此，Ubuntu系统中cuDNN的安装与配置就完成了。
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本文标签属性：
Ubuntu cuDNN 配置：ubuntu配置yum
