㈠ linux 伺服器 cuda cudnn安裝
Linux伺服器上安裝CUDA和cuDNN的詳細步驟如下：
第一步：安裝驅動程序。
請訪問官方下載地址，下載適合您系統的驅動程序。安裝時，請注意按照提示操作，確保所有步驟正確無誤。
如果在安裝過程中遇到X服務未關閉的問題，可嘗試在安裝指令後面添加參數 "-no-x-check"。
如果繼續遇到錯誤提示，檢查系統中是否已安裝GCC編譯器。若未安裝，需首先安裝GCC。
若問題仍未解決，可能需要更新內核。完成內核更新後，再次嘗試執行安裝指令。
第二步：安裝CUDA。
訪問CUDA官方下載頁面，下載對應版本的CUDA安裝包。在安裝過程中，您可能需要選擇一些配置選項。請確保在顯示的界面中取消「Driver」選項（即顯卡驅動）的選中狀態，避免安裝失敗。正確完成安裝後，系統會顯示安裝成功的樣例信息。
第三步：配置環境變數。
執行相應的配置命令，以確保CUDA能夠被正確識別並使用。
第四步：安裝cuDNN。
訪問cuDNN官方下載頁面，根據您所使用的CUDA版本選擇對應的cuDNN版本進行下載。cuDNN的下載速度可能較慢，您可以嘗試使用代理伺服器或等待一段時間。
㈡ ubuntu下顯卡升級和cuda安裝
在Ubuntu系統下，升級顯卡驅動並安裝CUDA的過程其實並不復雜，但因驅動版本過舊可能導致CUDA版本受限。以下是詳細的操作步驟：
一、顯卡驅動升級
1. 以手動搜索的方式選擇合適的驅動版本。
2. 安裝驅動，首先卸載舊驅動，然後使用root許可權執行安裝命令。
3. 遇到提示時，除了DKMS模塊源注冊，其他都選擇yes。
4. 安裝完成後，驗證驅動是否成功。
二、CUDA和cudnn安裝
1. 使用QQ郵箱登錄獲取CUDA安裝資格，但需在系統終端而非FinalShell進行安裝。
2. 接受安裝，確保之前安裝的V8.0.61版本不被覆蓋。
3. 創建軟鏈接，以適應不同版本的CUDA使用。
4. 在.bashrc中添加相關設置，驗證新安裝的CUDA。
1.1 cudnn下載與安裝
- 直接從網頁下載，復制鏈接至伺服器，重命名文件。
- 驗證cudnn是否安裝成功。
三、安裝Miniconda和pytorch
1. 下載並安裝Miniconda，一路選擇默認選項。
2. 創建並切換至新的conda環境。
3. 啟動jupyter環境。
四、安裝pytorch和torchvision
1. 下載pytorch。
2. 安裝pytorch，記得帶上鏡像源以解決依賴問題。
3. 驗證pytorch安裝是否成功。
經過以上步驟，你的Ubuntu系統便成功升級了顯卡驅動，安裝了CUDA和相關工具，可以愉快地利用GPU進行機器學習任務了。
㈢ ubuntu安裝cudaUbuntu1804安裝CUDA和cuDNN
進行深度學習的第一步，必然是配置一個相應的環境。根據公司伺服器現有的環境，在自己的Ubuntu系統下安裝Anaconda3、CUDA、cuDNN，本文是安裝CUDA和cuDNN的過程記錄
這里是安裝Anaconda3的過程記錄：教程系列——Ubuntu18.04安裝Anaconda3
安裝CUDA
1.下載
進入CUDA官網選擇合適的版本，我這里選擇CUDA10.1，
點擊「CUDA Toolkit 10.1」進入下載頁面，根據自己的Ubuntu版本進行選擇，然後點擊「Download」開始下載
注意：我這里使用圖形界面版Ubuntu進行下載，因此直接使用系統自帶瀏覽器打開網頁下載，並保存至「Downloads」文件夾。如果是server版系統，則可以先在本地電腦瀏覽器中下載文件，然後使用「WinSCP」或其他遠程訪問工具將安裝文件拷貝到Ubuntu
2.安裝
#切換到文件所在目錄cd Downloads/#查看剛下載的安裝文件ls#執行安裝文件sudo sh cuda_10.1.105_418.39_linux.run稍等片刻，彈出是否接受協議，鍵入accept並Enter
接著是安裝選項，如果之前已經安裝好NVIDIA驅動，那麼第一項的「Driver」就取消選擇（敲Enter即可取消選擇）
反之就一並安裝CUDA10.1對應的默認驅動版本，其他選項默認即可，然後將高亮游標移動到「Install」並Enter開始安裝，如下圖所示：
繼續稍等片刻，出現如下圖所示：
此時還需要設置好環境變數
#切換到根目錄cd ..#打開.bashrc文件sudo gedit ~/.bashrc#在文件最後添加如下內容並保存export PATH="/usr/local/cuda-10.1/bin:$PATH"export LD_LIBRARY_PATH="/usr/lcoal/cuda-10.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"#執行生效source ~/.bashrc輸入下方命令測試是否安裝成功
cd /usr/local/cuda-10.1/samples/1_Utilities/deviceQuerysudo make./deviceQuery如果最後出現Result = PASS，表示CUDA安裝成功
安裝cuDNN
1.下載
進入cuDNN官網，首先需要登錄或注冊NVIDIA賬戶，成為開發者，官網：https://developer.nvidia.com/cudnn
一頓操作之後，跟隨指引進入到下載頁面：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive，我這里根據公司伺服器上現有的環境，選擇cuDNN7.6.4，對應CUDA10.1
2.安裝
下載完成後發現是 .tgz文件，需要先解壓
cd Downloads/tar zxvf cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.4.38.tgz解壓後，在當前目錄下生成一個「cuda」文件夾，依次執行以下命令進行安裝配置環境
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-10.1/includesudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-10.1/lib64sudo chmod a+r /usr/local/cuda-10.1/include/cudnn.h sudo chmod a+r /usr/local/cuda-10.1/lib64/libcudnn*最後通過下方命令查看cuDNN版本，如下圖，三個數字依次顯示，代表版本是7.6.4，安裝正確
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2至此，CUDA和cuDNN的安裝已經完成。