ubuntu安装cuddn

要在Ubuntu上安装cuDNN，您需要按照以下步骤进行操作：
1. 下载cuDNN软件包：您需要前往NVIDIA Developer网站下载与您的CUDA版本兼容的cuDNN软件包。
2. 安装CUDA：确保您已经安装了与cuDNN兼容的CUDA版本。您可以按照NVIDIA的官方文档指导来安装CUDA。
3. 安装cuDNN：将下载的cuDNN软件包上传到您的Ubuntu系统上，并使用以下命令进行安装：

   sudo dpkg -i cudnn-local-repo-ubuntu2204-8.6.0.163_1.0-1_amd64.deb
   sudo apt-get update
   sudo apt-get install libcudnn8

这将安装cuDNN库文件。

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ubuntu2004安装内核arch64应该安装tar的cudacudnn8.6.0

在Ubuntu 20.04系统上安装针对ARCH64架构的CUDA 8.6.0库，通常需要下载CUDA的源码包（`.tar.gz`文件），然后手动编译并配置。CUDDN是CUDA深度学习库的一部分，也需要单独安装。

以下是安装步骤的大致概述：

1. **下载源码**:
- 访问CUDA官网 (https://developer.nvidia.com/cuda-downloads) 确保选择适用于Ubuntu 20.04且ARCH64的版本，比如 CUDA 8.6.0。下载`cuda-repo-ubuntu2004_<version>-<architecture>.deb`和`cuDNN_<version>_linux_<architecture>.tar.gz`。

2. **解压CUDA**:
使用`tar`命令解压CUDA源码包，例如对于CUDA库：

   tar xvf cuda-repo-ubuntu2004_<version>-<architecture>.deb

3. **安装CUDA repo**:
这是一个.deb包，可以使用`dpkg`或`apt`工具安装：

   sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2004_<version>-<architecture>.deb
   sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/repos/ubuntu/repos.list.d/nvidia-x86_64-<version>.key
   sudo apt update

4. **安装CUDA**:

   sudo apt install cuda-8-6

5. **下载cuDNN**:
访问cuDNN官网 (https://developer.nvidia.com/cudnn)，找到对应版本的Linux源码包，下载到本地。

6. **解压和配置cuDNN**:
对于cuDNN，同样使用`tar`解压，然后按照官方文档（https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-developer-guide/index.html）进行配置和安装。这通常包括创建适当的环境变量、添加路径等。

7. **验证安装**:
安装完成后，你可以通过`nvidia-smi`命令来检查CUDA是否成功安装，以及cuDNN是否可用。

ubuntu设置cudnn

在Ubuntu上安装CUDA和cuDNN通常需要几个步骤，因为cuDNN是专为CUDA设计的深度学习库。以下是基本的安装过程：

1. **更新系统**:

   sudo apt-get update
   sudo apt-get upgrade

2. **安装CUDA**:
- 访问NVIDIA官网下载适用于Ubuntu的CUDA版本，安装时可能需要添加NVIDIA官方的PPA (Personal Package Archive)。
- 安装命令示例：

     sudo apt-add-repository ppa:graphics-drivers/ppa
     sudo apt-get install cuda toolkit

3. **安装cuDNN**:
- 下载cuDNN对应CUDA版本的.tgz文件，并解压到合适的路径（如`/usr/local/cuda/extras/CUDDN`）。
- 需要手动配置环境变量和路径，例如添加`lib64`目录到LD_LIBRARY_PATH：

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

4. **验证安装**:
- 运行`nvidia-smi`检查GPU是否正常识别，并通过`cd /path/to/cuDNN; make`来确认cuDNN是否安装成功。

5. **安装PyTorch或其他深度学习框架**时，记得指定cuDNN路径，例如对于PyTorch：

    pip install torch torchvision --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html --index-url https://pypi.org/simple --ldflags="-L/usr/local/cuda/lib64/"