linux下怎么安装特定版本的cuda

要在Linux上安装特定版本的CUDA，需要执行以下步骤：

1. 打开NVIDIA官网的CUDA下载页面，选择需要安装的CUDA版本和Linux操作系统。

2. 下载CUDA安装包。

3. 在终端中进入下载目录并解压安装包。

4. 运行安装程序，输入sudo ./cuda_版本号.run。

5. 按照安装程序的提示进行安装，包括接受许可协议、选择安装组件、选择安装路径等。

6. 安装完成后，需要设置环境变量。在终端中执行以下命令：

export PATH=/usr/local/cuda-版本号/bin:$PATH

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-版本号/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

（其中“版本号”为实际安装的CUDA版本号）

7. 测试CUDA是否安装成功，可以执行以下命令：

nvcc -V

如果输出CUDA版本信息，则说明安装成功。

注意：安装特定版本的CUDA可能需要满足一些特定的依赖关系，需要先安装对应的依赖包。具体的依赖关系可以在官网的安装文档中查找。

相关问题

linux 安装多个cuda

Linux上安装多个CUDA版本通常是为了支持不同的项目需求或者测试兼容性。以下是安装多个CUDA版本的基本步骤：

1. **备份当前系统**：在安装新版本之前，建议备份现有系统的配置，以防意外覆盖。

2. **分区或隔离**：如果空间允许，你可以创建一个新的文件夹或分区来安装新的CUDA版本，比如 `/opt/cuda-XX`，其中XX代表版本号。

3. **下载并解压**：从NVIDIA官网下载每个需要的CUDA版本的安装包，然后解压缩到对应的文件夹。

4. **配置环境变量**：为每个版本分别设置环境变量，例如添加以下行到对应版本的bashrc或.profile文件：

   export CUDA_HOME=/path/to/cuda-XX
   export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin

5. **安装独立的库目录**：确保每个版本有独立的include和lib路径，避免版本冲突。

6. **安装对应Driver**：每种CUDA版本可能需要不同的GPU驱动程序，确保安装对应版本的driver。

7. **更新Makefile**：如果你是在特定的深度学习框架下工作，如TensorFlow或PyTorch，可能需要更新Makefile或配置文件以指向正确的CUDA路径。

8. **激活版本**：通过命令行指定`export CUDA_HOME`来临时切换使用的CUDA版本。

linux centos安装 cuda

在 CentOS 系统上安装 CUDA 需要满足一些前提条件，并按照特定步骤操作。以下是基本的安装流程：

1. **检查硬件兼容性**：
CUDA 通常需要支持的 NVIDIA 显卡，先确保你的显卡型号在CUDA官网的兼容设备列表中。

2. **添加官方仓库**：
打开终端并运行命令：

   sudo curl https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/rhel7/x86_64/repodata/repomd.xml | sudo tee /etc/yum.repos.d/cuda-rhel7.repo

3. **更新软件源**：

   sudo yum makecache fast

4. **安装 CUDA**：
使用 `yum` 安装CUDA：

   sudo yum install -y cuda-cudart-dev cuDNN-devel

这会安装CUDA的基本库和CUDDN（用于深度学习加速）。

5. **安装驱动**：
如果需要安装GPU驱动，你可以从NVIDIA官网下载合适的RPM包，然后通过`rpm`安装：

   wget http://<download_link> -O nvidia-driver.rpm
   sudo rpm -ivh nvidia-driver.rpm

6. **配置环境变量**：
完成安装后，编辑`~/.bashrc`文件添加以下行：

   export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
   export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
   source ~/.bashrc

7. **验证安装**：
使用 `nvcc --version` 检查CUDA版本是否已成功安装。