CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一种由NVIDIA推出的并行计算平台和应用程序接口，可用于加速GPU上的科学计算、深度学习、机器学习等工作负载。在Linux操作系统下，CUDA版本下载和安装可能相对较为复杂，需要一定的技术基础和操作指导。本文将为大家提供一份，帮助大家快速下载和安装CUDA。
一、CUDA下载
在下载CUDA之前，需要确定您所安装的Linux版本和NVIDIA显卡型号。请确保您的电脑上已安装了正确版本的NVIDIA显卡驱动程序。如果您尚未安装NVIDIA显卡驱动程序，请先下载合适的驱动程序，然后再安装CUDA。
您可以在以下网址中下载CUDA版本：
在网站中选择您需要下载的CUDA版本。请注意，不同的CUDA版本可能有不同的系统要求和显卡支持范围。在下载之前，请确保您已认真阅读了系统要求和显卡支持情况。
二、CUDA安装
下载完成后，接下来是安装CUDA。请通过以下步骤安装CUDA：
1.解压CUDA包：
假设您将CUDA包保存在/opt目录下，您可以通过以下命令解压缩CUDA包：
sudo tar -zxvf /opt/cuda_x.x.x_linux.run
（请将“x.x.x”替换为您下载的CUDA版本号码）
2.挂载设备显卡：
在安装CUDA之前，您需要确保设备显卡已正确挂载。您可以通过以下命令检查设备显卡是否已挂载：
ls /dev/nvidia*
如果没有输出内容，请通过以下命令挂载设备显卡：
sudo modprobe nvidia
3.运行安装程序：
您可以通过以下命令运行CUDA安装程序：
sudo /opt/cuda_x.x.x_linux.run
在安装过程中，您可以根据需要进行选择。安装选项包括安装路径、组件、示例程序和样本数据等。
4.配置环境变量：
安装完成后，您需要将CUDA添加到环境变量中。您可以通过以下命令编辑环境变量文件：
sudo nano /etc/profile
在文件末尾添加以下内容：
export PATH=/usr/local/cuda-x.x/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-x.x/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
（请将“x.x”替换为您的CUDA版本号码）
5.保存文件并退出编辑器。
6.更新环境变量：
您需要通过以下命令刷新环境变量：
source /etc/profile
7.验证CUDA是否安装成功：
您可以通过运行以下命令验证CUDA是否已正确安装：
如果正确安装，则应该可以看到与您安装的CUDA版本相关的输出。
在Linux系统下，CUDA的安装相对来说可能会有一些困难。但是，只要您按照上面的步骤执行，就有可能成功安装CUDA。如果您遇到问题，建议到官方网站或其他相关技术论坛寻求帮助。希望本文能帮助到您，让您快速轻松安装CUDA。
相关问题拓展阅读：
求助tensorflow下遇到cuda compute capability问题
首先需要看你的PC配置是否够，TF的GPU模式只支持N卡，然后计算能力高于3.0，具体可以查：
安装教程可以参考：
Ubuntu16.04上gtx1080的cuda安装
首先说为什么要安装CUDA和cuDNN，关于采用GPU计算比CPU有速度有多少提升的benchmark找找就有，这次重点是怎么让tensorflow充分用的 上GTX1080能力。具体的就是如何把支持GTX1080的CUDA和cuDNN装起来，然后让tensorflow认识我们新装的CUDA和cuDNN。
首先总体说下安装步骤：
1 首先要注册NVIDIA developer的帐号，分别下载CUDA和cuDNN
2 确认准备gcc版本，安装依赖库sudo apt-get install freegl
3 安装CUDA
4 解压cuDNN
5 clone tensorflow源码，configure配置
6 编译安装
7 最后一哆嗦,测试！
准备工作
在正式开始前，需要做几个准备工作，主要是大概先看下文档
tensorflow 的安装文档
cuda-gpu的支持列表/计算能力/FAQ
cudnn 5.1有多牛
cuda Tookit下载页面
CUDA_Installation_Guide_Linux.pdf
cudnn User Guide
文档看过之后接下来就是实际动手的过程：
1 注册NVIDIA developer的帐号，分别下载CUDA和cuDNN
1.1 下载CUDA 打开cuda toolkit下载页面,GTX1080 要用的是CUDA 8。先点击JOIN,注册帐号。 完了后，再回到cuda toolkit下载页面。选择 linux, x86-64, ubuntu, 16.04, runfile(local)
1.2 下载cuDNN 进入cudnn的下载页,一堆调查,日志写时下载的是,点开选linux,不出意外的话这个就是下载地址.
2 确认GCC版本，安装依赖库
确认本机gcc版本,16.04默认的是gcc 5,这里安装需要的更高是gcc 4.9。接下来就安装配置gcc 4.9.
2.1 安装gcc 4.9，并修改系统默认为4.9
sudo apt-get install gcc-4.9 gcc-4.9 g++-4.9 g++-4.9
gcc –version
sudo update-alternatives –install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-4.9 10
sudo update-alternatives –install /usr/bin/cc cc /usr/bin/gcc 30
sudo update-alternatives –set cc /usr/bin/gcc
sudo update-alternatives –install /usr/bin/c++ c++ /usr/bin/g++ 30
sudo update-alternatives –set c++ /usr/bin/g++
gcc –version
2.2 一个小依赖
sudo apt-get install freegl
3 安装CUDA
需要注意的是这个地方有个选择安装低版本驱动的地方，选n 大致的安装流程如下氏答：
3.1 安猜核尺装CUDA
chmod +x /cuda_8.0.27_linux.run
./cuda_8.0.27_linux.run
Do you accept the previously read EULA?
accept/decline/quit: accept
Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 361.62?
(y)es/(n)o/(q)uit: n
Install the CUDA 8.0 Toolkit?
(y)es/(n)o/(q)uit: y
Enter Toolkit Location
Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?
(y)es/(n)o/(q)uit: y
Install the CUDA 8.0 Samples?
(y)es/(n)o/(q)uit: y
Enter CUDA Samples Location
: /home/h/Documents/cuda_samples
3.2 写入环境变量
vim ~/.bashrc
#添加下面变量
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
3.3 安装好后简单验证
a. 进入刚配置时指定的cuda sample所在文件夹,NVIDIA_CUDA-8.0_Samples/
b. cd 0_Simple/asyncapi;sudo make
c. NVIDIA_CUDA-8.0_Samples/0_Simple/asyncAPI$ ./asyncAPI – Starting… GPU Device 0: “GeForce GTX 1080” with compute capability 6.1 CUDA device time spent executing by the GPU: 10.94 time spent by CPU in CUDA calls: 0.19 CPU executediterations while waiting for GPU to finish
4 安装cuDNN
h@h:~/Downloads$ tar xvzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.0-ga.tgz
cuda/include/cudnn.h
cuda/lib64/libcudnn.so
cuda/lib64/libcudnn.so.5
cuda/lib64/libcudnn.so.5.0.5
cuda/lib64/libcudnn_static.a
h@h:~/Downloads$ sudo cp -R cuda/lib64 /usr/local/cuda/lib64
h@h:~/Downloads$ sudo mkdir -p /usr/local/cuda/include
h@h:~/Downloads/cuda$ sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
5 clone, configure tensorflow
5.1 clone源码
5.2 configure配置
整个配置流程应该跟下面的基本一样的
h@h:~/Downloads/tensorflow$ cd ./tensorflow/
h@h:~/Downloads/tensorflow$ ./configure
Please specify the location of python. :
***Do you wish to build TensorFlow with Google Cloud Platform support? N***
No Google Cloud Platform support will be enabled for TensorFlow
***Do you wish to build TensorFlow with GPU support? y***
GPU support will be enabled for TensorFlow
Please specify which gcc nvcc should use as the host compiler. :
**Please specify the location where CUDA toolkit is installed. Refer to README.md for more details. : /usr/local/cuda-8.0 **
**Please specify the Cudnn version you want to use. : 5.0.5**
**Please specify the location where cuDNN 5.0.5 library is installed. Refer to README.md for more details. : /usr/local/cuda**
Please specify a list of comma-separated Cuda compute capabilities you want to build with.
You can find the compute capability of your device at:
**Please note that each additional compute capability significantly increases your build time and binary size.
Setting up Cuda include
Setting up Cuda lib64
Setting up Cuda bin
Setting up Cuda nvvm
Setting up CUPTI include
Setting up CUPTI lib64
Configuration finished
6 编译安装
6.1 编译工具Bazel安装配置
先看一眼文档然后就执行下面的流程:
#安装java 1.8
sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/java
sudo apt-get update
sudo apt-get install oracle-java8-installer
#安装好后车参考下
java -version
#添加源
echo “deb stable jdk1.8” | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/bazel.list
curl | sudo apt-key add –
#下载
sudo apt-get update && sudo apt-get install bazel
#升级
sudo apt-get upgrade bazel
6.2 编译tensorflow的pip版本并安装
$ bazel build -c opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
# To build with GPU support:
$ bazel build -c opt –config=cuda //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
$ bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg
# The name of the .whl file will depend on your platform.
#注意编译完成后生成的文件名字和官方doc里面的是不一定一致的
$ sudo pip install /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-0.*-linux_x86_64.whl
i6700k 32g编译时间:
只编译代码不带pip INFO: Elapsed time: 967.271s, Critical Path: 538.38s
bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package INFO: Elapsed time: 65.183s, Critical Path: 48.58
7 最后测试
前面都整完了，现在该测试了，注意前面有两个动态链接库的位置，cuDNN在/usr/local/cuda/lib64， 而cuda在/usr/local/cuda-8.0/lib64，所以这个时候的bashrc应该这么写：
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda-8.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
写完后,
source ~/.bashrc
cd tensorflow/tensorflow/models/image/mnist
python convolutional.py
成功的话会出现流畅的跑动:
h@h:~/Downloads/tensorflow/tensorflow/models/image/mnist$ python convolutional.py
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:108> successfully opened CUDA library libcublas.so locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:108> successfully opened CUDA library libcudnn.so.5.0.5 locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:108> successfully opened CUDA library libcufft.so locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:108> successfully opened CUDA library libcuda.so.1 locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:108> successfully opened CUDA library libcurand.so locally
Extracting>香港服务器首选树叶云，2H2G首月10元开通。树叶云（shuyeidc.com）提供简单好用，价格厚道的香港/美国云 服务器 和独立服务器。IDC+ISP+ICP资质。ARIN和APNIC会员。成熟技术团队15年行业经验。
如何下载linux下oracle服务器端
楼主安装Oracle 10G（Linux平台下）就可以了，这是下载地址
如何在ubuntu中将gcc和g++升级到4.8
#加入此源为必须，否则容易查找不到要升级的版本sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/testsudo apt-get install gcc-4.8sudo apt-get install g++-4.8sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.8 20sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-4.8 20sudo update-alternatives --config gccsudo update-alternatives --config g++gcc --versiong++ --version显示为升级之后的版本，接下来就可以放心使用-std=c++11命令了。 如果自己没做过特殊设置的话，直接用软件更新器升一下级，自己就升到4.8了。
怎么查看linux是lubuntu
1，查看内核版本命令：cat /proc/versionuname -auname -rcat /etc/issueman uname2，查看linux版本：抄录如下：1) 登录到服务器执行 lsb_release -a ，即可列出所有版本信息，例如：[root@3.5.5Biz-46 ~]# lsb_release -aLSB Version: 1.3Distributor ID: RedHatEnterpriseASDescrīption: Red Hat Enterprise Linux AS release 4 (Nahant Update 1)Release: 4Codename: NahantUpdate1[root@3.5.5Biz-46 ~]#这个命令适用于所有的linux，包括Redhat、SuSE、Debian等发行版。2) 登录到linux执行cat /etc/redhat-release ，例如如下：[root@3.5.5Biz-46 ~]# cat /etc/redhat-releaseRed Hat Enterprise Linux AS release 4 (Nahant Update 1)[root@3.5.5Biz-46 ~]#这种方式下可以直接看到具体的版本号，比如 AS4 Update 13）登录到linux执行rpm -q redhat-release ，例如如下[root@3.5.5Biz-46 ~]# rpm -q redhat-releaseredhat-release-4AS-2.4[root@3.5.5Biz-46 ~]#这种方式下可看到一个所谓的release号，比如上边的例子是2.4这个release号和实际的版本之间存在一定的对应关系，如下：redhat-release-3AS-1 -> Redhat Enterprise Linux AS 3redhat-release-3AS-7.4 -> Redhat Enterprise Linux AS 3 Update 4redhat-release-4AS-2 -> Redhat Enterprise Linux AS 4redhat-release-4AS-2.4 -> Redhat Enterprise Linux AS 4 Update 1redhat-release-4AS-3 -> Redhat Enterprise Linux AS 4 Update 2redhat-release-4AS-4.1 -> Redhat Enterprise Linux AS 4 Update 3redhat-release-4AS-5.5 -> Redhat Enterprise Linux AS 4 Update 4
发表评论