ubuntu20.04 cuda cudnn

安装和配置CUDA与cuDNN
准备工作
在Ubuntu 20.04上安装CUDA之前，确保已经更新了系统的软件包列表并升级现有软件包：
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
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为了防止可能存在的冲突，在安装新的显卡驱动前移除旧版NVIDIA驱动程序[^1]。
显卡驱动安装
通过官方推荐的方式获取最新的兼容GPU型号的NVIDIA驱动。可以利用ubuntu-drivers devices命令来查找适合当前硬件的最佳驱动版本，并按照提示完成安装操作[^2]。
CUDA Toolkit安装
对于CUDA工具包的选择取决于具体需求以及所使用的GPU架构支持情况。这里提供两种常见的安装途径——二进制文件(.run)方式和APT仓库方法。
使用.run脚本安装(适用于特定版本)
从官方网站下载对应版本的CUDA安装器，例如针对CUDA 12.4.0:
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.4.0/local_installers/cuda_12.4.0_550.54.14_linux.run
sudo sh cuda_12.4.0_550.54.14_linux.run
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此过程中会询问关于是否接受许可协议等问题，请仔细阅读后作出选择；另外需要注意的是，默认情况下该模式不会自动设置环境变量，需手动编辑.bashrc或其他shell初始化文件加入如下路径声明[^3]:
export PATH=/usr/local/cuda-12.4/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.4/lib64\
${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
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重启终端使更改生效。
APT源安装(更简便易维护)
另一种更为便捷的方法是借助于Ubuntu自带的支持库直接添加NVIDIA提供的APT存储库来进行在线安装。这种方式能够简化依赖关系管理并且方便后续更新维护。详情可参阅NVIDIA官方文档[^4].
cuDNN集成
一旦成功部署好CUDA之后就可以着手准备安装cuDNN组件了。同样地，先访问NVIDIA开发者网站，依据个人项目实际状况挑选合适的发行版进行下载解压至指定目录下（通常是/usr/local/cuda-X.Y/,其中X.Y代表已安裝好的CUDA版本号），最后记得再次调整相应的环境变量指向新位置下的共享库文件夹。
验证整个流程无误的一个简单测试就是尝试编译执行一段简单的CUDA C++代码片段，确认能否正常调用到GPU资源参与计算任务处理。