如何安装CuDNN库和NCCL库

CuDNN和NCCL库是用于加速深度学习训练的常用库。下面是安装步骤：

1. 下载CuDNN和NCCL库的压缩包，然后解压。

2. 复制CuDNN库的内容到CUDA安装目录下的相应文件夹中，例如：

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

3. 安装NCCL库，可以通过以下命令进行安装：

   sudo dpkg -i nccl-repo-ubuntu1604-2.2.13-ga-cuda9.0_1-1_amd64.deb
   sudo apt update
   sudo apt install libnccl2 libnccl-dev

4. 最后，将环境变量加入到~/.bashrc 文件中：

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

然后运行：source ~/.bashrc

这样就完成了CuDNN和NCCL库的安装。

相关问题

ubuntu如何安装nccl

在Ubuntu上安装NCCL（NVIDIA Collective Communications Library），你需要先确保你的系统已经安装了CUDA和cudnn。以下是安装NCCL的基本步骤：

1. **安装CUDA**：
首先，访问NVIDIA官网下载CUDA Toolkit，并按照说明进行安装。安装完成后，确认`CUDA_HOME`环境变量指向cuda安装目录。

2. **安装cudnn**：
如果你需要使用深度学习功能，还需安装cuDNN。同样从NVIDIA官网下载cuDNN，解压后将`lib64`目录加入到`LD_LIBRARY_PATH`环境变量中，以便链接库。

3. **获取NCCL源代码**：
可能需要从NCCL的GitHub仓库克隆最新的源代码：`git clone https://github.com/NVIDIA/nccl.git`

4. **配置和编译**：
进入NCCL源代码目录，创建一个新的构建目录，然后进入该目录：

   cd nccl
   mkdir build
   cd build

使用CMake配置编译选项，例如：

   cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DNCCL_DEBUG徽标=OFF -DCUDA_HOME=/usr/local/cuda

如果有多个CUDA版本，记得指定`CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR`。

5. **编译安装**：

   make -j$(nproc)
   sudo make install

6. **验证安装**：
安装完成后，可以通过`nccl-tests`来验证NCCL是否成功安装。如果没有安装，你可以使用`cmake ..`而不是`make install`。

pytorch nccl

要在Python中使用PyTorch的NCCL（NVIDIA Collective Communications Library），需要先安装PyTorch并确保CUDA和NCCL正确配置。首先，按照官方文档的指导安装PyTorch，可以使用以下命令在终端中安装PyTorch及其相关库：

pip3 install torch==1.8.2 torchvision==0.9.2 torchaudio==0.8.2 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/lts/1.8/cu111

接下来，打开Python并导入torch库，然后使用以下命令检查CUDA是否可用：

import torch
print(torch.cuda.is_available())

如果输出结果为True，则表示CUDA可用。接下来，您可以使用PyTorch的NCCL库进行并行计算和通信操作。请注意，NCCL与CUDA版本相关，您需要确保安装的CUDA和NCCL版本兼容。

在安装PyTorch之前，建议查看PyTorch官方网站上的安装文档以了解最新的版本和兼容性要求。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [一文掌握Ubuntu20.04深度学习环境搭建（显卡驱动、CUDA、CUDNN、NCCL、Pytorch、PaddlePaddle）](https://blog.csdn.net/qianbin3200896/article/details/126063445)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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