Ubuntu配置多版本CUDA+CUDNN环境，及版本切换方法

Ubuntu配置多版本CUDA+CUDNN环境，及版本切换方法

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/qq_44940689/article/details/138496584

CUDA和CUDNN是深度学习开发中常用的GPU计算库，正确配置多版本的CUDA和CUDNN环境对于从事深度学习和GPU计算的开发者来说非常重要。本文将详细介绍在Ubuntu 22.04系统上配置多版本CUDA和CUDNN环境的步骤，包括安装Nvidia显卡驱动、安装CUDA、安装CUDNN、切换CUDA版本以及卸载CUDA的方法。

环境如下：

• ubuntu 22.04
• cuda v11.8
• cudnn v8.9.7

1.安装Nvidia显卡驱动

1.1卸载默认的驱动nouveau

查看nouveau驱动的启用情况，如果有输出表示nouveau驱动正在工作，如果没有内容输出则表示已经禁用了nouveau。如果启用了nouveau我们需要禁用它

sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf

在文件的末尾追加两行

blacklist nouveau
options nouveau modeset=0

然后应用更改

sudo update-initramfs -u

这样我们就卸载了nouveau，然后重启电脑

1.2安装nvidia驱动

首先我们需要知道我们应该安装哪个版本的驱动，

ubuntu-drivers devices

找到这个带recommended字样的版本号，然后打开软件和更新->附加驱动，选择刚才的版本号，然后应用更改，然后重启。

重启完毕后，输入

nvidia-smi

可以看到我们这里的cuda最高支持12.2的版本

1.3使用ppa自动安装nvidia驱动（推荐）

如果不想使用上面的方法来安装驱动的话，可以使用ppa来自动安装

添加Nidia的ppa

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt update

查看可用的NVIDIA驱动程序版本

ubuntu-drivers list

安装推荐的NVIDIA驱动程序

sudo ubuntu-drivers autoinstall

安装完毕后重启设备

输入nvidia-smi检查输出

2.安装cuda

首先确认需要自己配置环境的使用版本，比如我希望配置一个pytorch v2.0.0的版本，我就需要去torch的官网查看相应的cuda和cudnn的版本

比如这里支持CUDA 11.7和CUDA 11.8，那么我们就去下载这两个版本的cuda中任意一个就行

cuda：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

然后选择自己的平台配置

使用下面给出语句进行安装，例如，安装cuda 11.8的语句是：

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run
sudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run

在安装的过程中，取消Driver的安装，如下：

然后配置环境变量

sudo gedit ~/.bashrc

写入以下的环境变量，并保存

export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64
export LIBRARY_PATH=$LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64

我们测试是否安装成功

source ~/.bashrc
nvcc -V

应该出现类似的结果：

3.安装cudnn

cudnn：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

进入官网选择自己cuda版本适配的cudnn，例如，我安装的是cuda 11.8，应该选择

下载完毕后进行解压

tar -vxf ./cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda11-archive

使用下面两条指令复制解压后文件夹中的文件到/usr/local/cuda-11.8/lib64/和/usr/local/cuda-11.8/include/中

sudo cp cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda11-archive/include/* /usr/local/cuda-11.8/include
sudo cp cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda11-archive/lib/libcudnn* /usr/local/cuda-11.8/lib64

然后给其添加读写权限

sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.8/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.8/lib64/libcudnn*

然后测试安装是否正常

cat /usr/local/cuda-11.8/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

4.切换cuda版本

假如你需要使用不同版本的torch，则需要切换多版本的cuda，现在我的ubuntu下安装了cuda 11.8和cuda 11.0两个版本，我可以使用下列的方法来进行切换

我之前的使用cuda -11.8，现在我需要切换到cuda -11.0，我可以使用如下的方法

sudo rm -rf /usr/local/cuda    #删除之前创建的软链接
sudo ln -s /usr/local/cuda-11.0 /usr/local/cuda    #创建链接到cuda-11.0的软链接
nvcc --version    #查看当前cuda版本

结果如下：

5.卸载cuda

进入cuda的安装路径中，比如我需要卸载cuda 11.0版本

cd /usr/local/cuda-11.0/bin
sudo ./cuda-uninstaller

全选然后Enter

然后

sudo rm -rf /usr/local/cuda-11.0

即可删除

Reference

[1]Ubuntu20.04下CUDA、cuDNN的详细安装与配置过程（图文）

[2]ubuntu下安装多版本cuda及版本切换教程

[3]超详细介绍Ubuntu系统安装CUDA和cuDNN【一站式服务！！！】