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本文详细介绍了在Ubuntu 20.04系统中安装与配置cuDNN的步骤，包括系统环境的准备、cuDNN的下载、安装及其相关库的配置，为深度学习开发提供了高效的计算支持。

本文目录导读：

一、环境准备
二、下载cuDNN
三、安装cuDNN
四、配置cuDNN
五、注意事项

随着深度学习技术的快速发展，NVIDIA的cuDNN库成为了优化深度神经网络计算性能的重要工具，cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）是一个为深度神经网络推理和训练提供的库，能够显著提高基于GPU的深度学习应用的性能，本文将详细介绍如何在Ubuntu系统中安装和配置cuDNN。

一、环境准备

在安装cuDNN之前，需要确保系统满足以下条件：

1、操作系统：Ubuntu 18.04或更高版本。

2、NVIDIA驱动：安装NVIDIA显卡驱动，版本至少为418.67。

3、CUDA Toolkit：安装CUDA Toolkit，版本与cuDNN兼容。

二、下载cuDNN

1、访问NVIDIA官方网站，登录或创建一个NVIDIA开发者账号。

2、进入cuDNN下载页面，选择适合的版本进行下载，请确保下载的cuDNN版本与已安装的CUDA Toolkit版本兼容。

三、安装cuDNN

以下是安装cuDNN的步骤：

1、解压cuDNN文件：将下载的cuDNN文件解压到指定目录，例如/usr/include和/usr/lib/x86_64-linux-gnu。

   sudo tar -xzvf cudnn_version.tgz -C /usr

2、更新环境变量：编辑~/.bashrc文件，添加以下内容：

   export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/x86_64-linux-gnu:$LD_LIBRARY_PATH
   export CPATH=/usr/include/cudnn_version.h:$CPATH
   export LIBRARY_PATH=/usr/lib/x86_64-linux-gnu:$LIBRARY_PATH

使用source ~/.bashrc使变量生效。

3、验证安装：可以通过以下命令验证cuDNN是否正确安装：

   nvcc --version

如果返回了CUDA的版本信息，则表示安装成功。

四、配置cuDNN

1、创建软链接：为了确保程序能够正确找到cuDNN库，需要创建软链接。

   sudo ln -s /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn.so.7.6.5 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn.so
   sudo ln -s /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn.so.7.6.5 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn.so.7

2、编译测试程序：编写一个简单的测试程序，使用g++编译并运行，检查是否能够成功调用cuDNN库。

   #include <iostream>
   #include <cudnn_version.h>
   int main() {
       std::cout << "cuDNN version: " << CUDNN_VERSION << std::endl;
       return 0;
   }

编译并运行：

   g++ test.cpp -o test -lcudnn
   ./test

如果能够正常输出cuDNN版本信息，则表示配置成功。

五、注意事项

1、版本兼容性：确保CUDA Toolkit和cuDNN版本相互兼容。

2、环境变量：正确设置环境变量，确保程序能够找到cuDNN库。

3、依赖关系：在安装cuDNN之前，确保系统已安装所有必要的依赖库。

通过上述步骤，您可以在Ubuntu系统中成功安装和配置cuDNN库，这将有助于提高深度学习应用的性能，尤其是在使用GPU进行训练和推理时。

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