ubuntu安装cudnn12.x

对于Ubuntu系统安装cudnn12.x，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保您的Ubuntu系统已经安装了CUDA Toolkit，并且已经配置好了NVIDIA驱动。

2. 下载cudnn12.x的安装包。您可以在NVIDIA开发者网站上找到合适版本的cudnn安装包。

3. 解压安装包并进入解压后的目录。

4. 在终端中使用以下命令进行安装：

   sudo dpkg -i libcudnn*.deb

5. 安装完成后，您可以通过以下命令验证cudnn是否成功安装：

   dpkg -l | grep cudnn

6. 如果输出结果中显示了cudnn的版本信息，则表示安装成功。

完成以上步骤后，您的Ubuntu系统就成功安装了cudnn12.x。

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ubuntu20.04安装CUDNN8.9.7

Ubuntu 20.04默认使用的CUDA版本可能会比较旧，如果你想安装CUDA 8.9.7并关联CUDNN 8.9.7，需要注意的是，CUDA 8.x已经不再支持新版本的Linux发行版，而且CUDNN 8也已经停止维护。但在某些特定场景下，如果你确实需要这个版本，可以按照以下步骤进行安装：

1. **更新包列表**:

   sudo apt-get update

2. **安装依赖库**:
- 首先，你需要安装一些必要的库。运行以下命令：

   sudo apt-openssl-dev libssl-dev libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev libbz2-dev liblz4-tool liblzma5 protobuf-compiler libopenblas-dev

3. **下载CUDA 8.9.7和CUDNN**:
由于官方源不提供，通常需要从CUDA官网或其他可信来源下载适用于Ubuntu 20.04的tarball文件。

4. **解压和配置**:

   tar -xvf cuda-repo-ubuntu2004-8-9-7-local_8.9.7-460.32.03-1_amd64.deb
   sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2004-8-9-7-local_8.9.7-460.32.03-1_amd64.deb

然后添加钥匙：

   sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.nvidia.com CorporateKey

5. **更新索引并安装CUDA**:

   sudo apt-get update
   sudo apt-get install cuda=8.9.7-460.32.03 cudnn=8.9.7-460.32.03

6. **确认安装**:
查看CUDA和CUDNN是否已安装成功：

   nvcc --version
   nvidia-smi

请注意，虽然这些步骤可能能让你暂时安装，但它并不意味着系统将支持所有最新的深度学习工具链。并且，长期而言，推荐升级到较新的CUDA和CUDNN版本以获取更好的性能和安全性。

cudnn9.x能用tensorrt吗

### CUDNN 9.x与TensorRT的兼容性

对于CUDNN 9.x与TensorRT之间的兼容性，官方文档指出并非所有的CUDNN版本都支持特定版本的TensorRT。具体来说，当考虑使用CUDNN 9.x时，需确认其是否位于所选TensorRT版本的支持列表内[^2]。

例如，在TensorRT 8.6.1版本中，推荐使用的CUDA和cuDNN组合为CUDA 11.8以及cuDNN 8.6.0或更高版本，这表明至少在这个版本上，CUDNN 9.x并不被直接提及作为支持选项。因此，如果计划采用CUDNN 9.x，则应仔细查阅最新的[NVIDIA TensorRT发布说明](https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/release-notes/index.html)，以获取最准确的支持矩阵信息并找到最适合需求的具体版本搭配方案。

为了确保成功集成CUDNN 9.x与TensorRT：

- 验证当前使用的TensorRT版本确实声明了对CUDNN 9.x的支持。
- 如果发现不匹配的情况，可能需要降级至较低版本的CUDNN或是升级到更新版的TensorRT来获得更好的兼容性。
- 安装过程中遵循标准流程设置环境变量`LD_LIBRARY_PATH`和`LIBRARY_PATH`指向正确的库路径，类似于Ubuntu 18.04下安装配置CUDA 11.6 + cuDNN v8.9.7 + TensorRT8.4.1.5的操作方法[^3]。

遇到错误提示如“Could not initialize cudnn, please check cudnn installation.”时，通常意味着存在版本冲突或者是安装过程中的某些环节出现了问题[^4]。此时建议重新审视已安装软件包及其依赖项的一致性和完整性。