清华镜像源地址cuda
时间: 2024-12-29 17:25:12 浏览: 122
### 清华大学镜像站 CUDA 安装包下载
对于希望利用清华大学开源软件镜像站来获取 NVIDIA 的 CUDA 工具包的用户来说,可以通过访问特定 URL 来实现这一目标。为了更便捷地安装或更新 CUDA 软件包,在国内网络环境下推荐使用清华提供的加速链接。
CUDA 安装包可以从清华大学开源软件镜像站获得,具体路径如下:
- 访问地址:<https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/nvidia/>
该页面提供了不同版本的 CUDA Toolkit 及驱动程序供选择,同时也包含了 cuDNN 和 NCCL 等相关组件[^1]。
当需要通过命令行方式进行安装时,可以参照以下 Python 示例代码片段设置环境变量并执行安装操作(假设要安装的是某个具体的 CUDA 版本):
```bash
export CUDATOOLKIT_HOME=/usr/local/cuda
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/nvidia/CUDA-X.Y.XXX-linux_XXX.run
sudo sh CUDA-X.Y.XXX-linux_XXX.run
```
请注意替换 `X.Y.XXX` 以及 `_linux_XXX` 部分为实际所需的版本号与操作系统架构匹配的信息。
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清华镜像源下载cuda
### 如何从清华大学开源软件镜像站下载NVIDIA CUDA
为了更高效地获取 NVIDIA CUDA 资源,可以利用清华大学开源软件镜像站提供的加速服务。具体操作如下:
对于 Docker 用户而言,在拉取 NVIDIA 提供的 CUDA 镜像时可以通过指定国内的镜像地址来加快下载速度。通常情况下,默认是从 Docker Hub 进行拉取,但是通过配置或者直接命令更改来源为清华镜像站点,则能够显著提升效率[^3]。
例如要下载 `nvidia/cuda:11.3.1-cudnn8-devel-ubuntu20.04` 版本,可以在命令中加入清华镜像前缀实现加速下载:
```bash
docker pull registry.baidubce.com/paddlepaddle/nvidia.cuda:11.3.1-cudnn8-devel-ubuntu20.04
```
需要注意的是上述例子中的路径并非实际存在的映射关系,因为官方并没有在清华或者其他第三方托管完整的 Nvidia 官方镜像库;这里仅作为说明用途展示如何修改拉取指令格式以适应其他支持的服务端口。对于 CUDA SDK 或者驱动程序这类文件来说,应该访问 [清华大学开源软件镜像站 - Anaconda Cloud](https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/) 寻找对应的资源链接并按照提示完成安装过程[^2]。
如果目标是安装本地开发环境所需的 CUDA 工具包而非容器化应用的话,建议前往 [CUDA Toolkit Archive](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive),找到所需版本后参照页面上的指引切换至清华或其他可信渠道提供的下载链接进行下一步动作。
清华镜像源安装cuda12.1
您可以按照以下步骤在清华镜像源上安装CUDA 12.1:
1. 添加清华镜像源到apt源列表中:
```
sudo echo "deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal main restricted universe multiverse" >> /etc/apt/sources.list
sudo echo "deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-updates main restricted universe multiverse" >> /etc/apt/sources.list
sudo echo "deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-backports main restricted universe multiverse" >> /etc/apt/sources.list
sudo echo "deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-security main restricted universe multiverse" >> /etc/apt/sources.list
```
2. 添加清华镜像源的GPG key:
```
sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys 3B4FE6ACC0B21F32
```
3. 更新apt源列表:
```
sudo apt-get update
```
4. 安装CUDA 12.1:
```
sudo apt-get install cuda-12-1
```
5. 验证CUDA是否安装成功:
```
nvcc -V
```
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