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本文详细介绍了在Ubuntu 20.04系统下配置cuDNN环境的步骤。讲解了如何安装NVIDIA驱动和CUDA工具包，确保硬件支持。提供了cuDNN的下载和安装方法，包括解压文件、移动到指定目录以及设置环境变量。通过示例代码验证了cuDNN是否配置成功。整个过程简洁明了，适合初学者参考，帮助快速搭建深度学习开发环境。
在深度学习和人工智能领域，NVIDIA的CUDA和cuDNN库是不可或缺的工具，特别是cuDNN（CUDA Deep Neural Network library），它为深度神经网络提供了高效的实现，显著提升了计算性能，本文将详细介绍如何在Ubuntu系统下配置cuDNN环境，帮助开发者快速搭建高效的深度学习平台。
系统要求
在开始配置之前，确保你的系统满足以下要求：
- 操作系统：Ubuntu 18.04/20.04/22.04
- NVIDIA显卡：支持CUDA的NVIDIA显卡
- CUDA版本：建议使用最新稳定版
安装NVIDIA驱动
需要安装NVIDIA显卡驱动，可以通过以下步骤进行安装：
1、添加NVIDIA包存储库：
```bash
sudo add-apt-rePOSitory ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt update
```
2、安装NVIDIA驱动：
```bash
sudo apt install nvidia-driver-<版本号>
```
安装版本号为460的驱动：
```bash
sudo apt install nvidia-driver-460
```
3、重启系统：
安装完成后，重启系统以使驱动生效：
```bash
sudo reboot
```
4、验证驱动安装：
重启后，运行以下命令验证驱动是否安装成功：
```bash
nvidia-sMi
```
如果看到NVIDIA的驱动信息和显卡状态，说明驱动安装成功。
安装CUDA
安装CUDA工具包，可以通过以下步骤进行：
1、添加CUDA包存储库：
```bash
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin
sudo mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/7fa2af80.pub
sudo add-apt-repository "deb https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/ /"
```
2、更新包列表并安装CUDA：
```bash
sudo apt update
sudo apt install cuda
```
3、配置环境变量：
打开.bashrc文件，添加以下内容：
```bash
export PATH=/usr/local/cuda-<版本号>/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-<版本号>/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
```
CUDA版本为11.2：
```bash
export PATH=/usr/local/cuda-11.2/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.2/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
```
4、使配置生效：
```bash
source ~/.bashrc
```
5、验证CUDA安装：
运行以下命令验证CUDA是否安装成功：
```bash
nvcc --version
```
如果看到CUDA编译器的版本信息，说明CUDA安装成功。
安装cuDNN
安装cuDNN库，可以通过以下步骤进行：
1、下载cuDNN：
访问NVIDIA官网的cuDNN下载页面，选择与你的CUDA版本匹配的cuDNN版本进行下载，下载完成后，通常会得到一个.tgz压缩包。
2、解压cuDNN：
将下载的cuDNN压缩包解压到某个目录，例如~/Downloads：
```bash
tar -xzvf cudnn-<版本号>-linux-x64-v<版本号>.tgz
```
3、复制文件到CUDA目录：
将解压后的文件复制到CUDA的安装目录：
```bash
sudo cp -P cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda-<版本号>/include
sudo cp -P cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-<版本号>/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-<版本号>/lib64/libcudnn
```
4、更新系统库缓存：
```bash
sudo ldconfig
```
5、验证cuDNN安装：
运行以下命令验证cuDNN是否安装成功：
```bash
cat /usr/local/cuda-<版本号>/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
```
如果看到cuDNN的版本信息，说明cuDNN安装成功。
测试环境
为了确保CUDA和cuDNN环境配置正确，可以进行简单的测试：
1、编写测试代码：
创建一个名为test_cuda.cu的文件，并添加以下内容：
```cuda
#include <stdio.h>
__global__ void helloFromGPU(void) {
printf("Hello, World! from GPU
");
}
int main(void) {
helloFromGPU<<<1, 10>>>();
cudaDeviceSynchronize();
return 0;
}
```
2、编译并运行测试代码：
```bash
nvcc test_cuda.cu -o test_cuda
./test_cuda
```
如果输出“Hello, World! from GPU”，说明CUDA环境配置正确。
通过以上步骤，你已经在Ubuntu系统下成功配置了cuDNN环境，这一过程虽然略显繁琐，但对于深度学习和高性能计算来说至关重要，希望本文能帮助你在开发过程中少走弯路，高效搭建起你的深度学习平台。
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Ubuntu cuDNN 配置：ubuntu如何配置
