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本文提供Ubuntu系统下cuDNN配置的详细指南。确保已安装NVIDIA显卡驱动和CUDA工具包。从NVIDIA官网下载对应版本的cuDNN，并解压到指定目录。设置环境变量，将cuDNN路径添加到系统路径中。通过运行测试代码验证配置是否成功。此过程需注意版本兼容性，确保CUDA、cuDNN和驱动版本相互匹配。正确配置cuDNN可显著提升深度学习框架的性能。
本文目录导读：
随着深度学习和人工智能技术的迅猛发展，GPU加速计算已成为科研和工业界的标配，NVIDIA推出的cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）库，专门为深度神经网络计算提供了高效的底层支持，本文将详细介绍如何在Ubuntu系统下配置cuDNN，帮助读者顺利完成环境搭建，从而更好地进行深度学习相关的研究和开发。
准备工作
在开始配置cuDNN之前，需要确保系统满足以下基本条件：
1、操作系统：本文以Ubuntu 20.04 LTS为例，其他版本的Ubuntu操作步骤类似。
2、NVIDIA驱动：确保已安装NVIDIA显卡驱动，并且驱动版本与CUDA和cuDNN兼容。
3、CUDA工具包：cuDNN依赖于CUDA工具包，因此需要先安装CUDA。
安装NVIDIA驱动
1、添加NVIDIA包仓库：
打开终端，执行以下命令添加NVIDIA包仓库：
```bash
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt update
```
2、安装NVIDIA驱动：
使用以下命令安装推荐的NVIDIA驱动：
```bash
sudo ubuntu-drivers autoinstall
sudo reboot
```
3、验证驱动安装：
重启系统后，执行以下命令验证驱动是否安装成功：
```bash
nvidia-smi
```
如果看到NVIDIA驱动的版本信息，说明驱动安装成功。
安装CUDA工具包
1、下载CUDA工具包：
访问NVIDIA官方网站，下载与系统版本和驱动兼容的CUDA工具包，通常选择.run文件进行安装。
2、安装CUDA工具包：
在终端中，导航到下载文件的目录，执行以下命令：
```bash
sudo sh cuda_<versiOn>_linux.run
```
在安装过程中，选择“不安装NVIDIA驱动”（因为我们已经安装了驱动），并接受默认的安装路径。
3、配置环境变量：
打开.bashrc文件，添加以下内容：
```bash
export PATH=/usr/local/cuda-<version>/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-<version>/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
```
替换<version>为实际安装的CUDA版本号，然后执行以下命令使配置生效：
```bash
source ~/.bashrc
```
4、验证CUDA安装：
执行以下命令验证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
1、下载cuDNN：
访问NVIDIA官方网站，选择与CUDA版本兼容的cuDNN版本进行下载，通常下载包含libcudnn*.so、libcudnn*.h和libcudnn*.bin的压缩包。
2、解压并复制文件：
在终端中，导航到下载文件的目录，执行以下命令解压文件：
```bash
tar -xzvf cudnn-linux-x64-v<version>.tgz
```
然后将解压出的文件复制到CUDA安装目录：
```bash
sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda-<version>/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-<version>/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-<version>/lib64/libcudnn
```
3、更新系统库缓存：
执行以下命令更新系统库缓存：
```bash
sudo ldconfig
```
4、验证cuDNN安装：
可以通过运行一个简单的CUDA程序来验证cuDNN是否安装成功，使用以下代码测试：
```cpp
#include <cudnn.h>
int main() {
cudnnHandle_t handle;
cudnnCreate(&handle);
cudnnDestroy(handle);
return 0;
}
```
编译并运行该程序：
```bash
nvcc test.cudnn.c -lcudnn -o test_cudnn
./test_cudnn
```
如果程序运行无错误，说明cuDNN安装成功。
常见问题及解决方案
1、驱动与CUDA不兼容：
确保下载的CUDA版本与已安装的NVIDIA驱动版本兼容，可以参考NVIDIA官方文档中的兼容性列表。
2、环境变量未配置：
确保在.bashrc或.bash_profile中正确配置了CUDA和cuDNN的环境变量，并执行source命令使配置生效。
3、库文件未找到：
确保将cuDNN的库文件正确复制到CUDA的lib64目录，并执行ldconfig更新系统库缓存。
4、编译错误：
如果在编译CUDA程序时遇到错误，检查是否正确链接了cuDNN库（-lcudnn）。
通过本文的详细步骤，相信读者已经能够在Ubuntu系统下成功配置cuDNN，配置完成后，可以更高效地进行深度学习相关的计算任务，需要注意的是，不同版本的CUDA和cuDNN可能存在兼容性问题，因此在安装前务必确认版本兼容性，希望本文能为读者在深度学习环境搭建过程中提供有力帮助。
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本文标签属性：
Ubuntu cuDNN 配置：ubuntu配置yum
