ubuntu20安装cuda

CUDA 在 Ubuntu 20.04 上的安装步骤及注意事项
准备工作
在开始安装之前，需确认 NVIDIA 显卡驱动已经成功安装并正常运行。可以通过命令 nvidia-smi 来验证显卡驱动的状态[^1]。
安装 CUDA 工具包

更新系统软件源
更新系统的软件包列表以确保获取最新的依赖项：
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
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移除旧版 CUDA（如有必要）
如果系统中存在旧版本的 CUDA，则需要先卸载它们：
sudo apt-get --purge remove "*cublas*" "cuda*"
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添加官方 CUDA 软件仓库
下载并安装 NVIDIA 提供的 GPG 密钥和 APT 源配置文件：
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-keyring_1.0-1_all.deb
sudo dpkg -i cuda-keyring_1.0-1_all.deb
sudo apt-get update
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安装指定版本的 CUDA
使用以下命令来安装所需的 CUDA 版本（例如 CUDA 11.6），可以根据需求调整版本号：
sudo apt install cuda-11-6
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设置环境变量
编辑用户的 .bashrc 文件，将 CUDA 的路径加入到 PATH 和 LD_LIBRARY_PATH 中：
echo 'export PATH=/usr/local/cuda-11.6/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.6/lib64:${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
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验证安装
运行以下命令测试 CUDA 是否正确安装：
nvcc --version
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输出应显示所安装的 CUDA 版本信息[^3]。

安装 cuDNN 库
cuDNN 是用于加速深度神经网络训练的重要库，通常与 CUDA 结合使用。

下载 cuDNN
访问 NVIDIA cuDNN 页面，登录账户后下载适用于当前 CUDA 版本的 cuDNN 压缩包。

解压并复制文件
将下载的 .tar.xz 文件解压至目标目录，并将其内容拷贝到对应的 CUDA 目录下：
tar -xzvf cudnn-linux-x86_64-*.*.*_*-*-*.tgz
sudo cp cuda/include/* /usr/local/cuda/include/
sudo cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda/lib64/
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刷新动态链接器缓存
执行以下命令使更改生效：
sudo ldconfig
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注意事项

确保 GPU 驱动程序支持所选的 CUDA 版本。不同版本的 CUDA 对应不同的最低驱动要求[^2]。
若遇到显示器无法正常使用的问题，可尝试删除 Xorg 配置文件并重启计算机：sudo rm /etc/X11/xorg.conf
sudo reboot
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推荐通过 Anaconda 创建虚拟环境管理 Python 包及其依赖关系，从而简化后续开发流程。