cuda安装ubuntu20.04

要在Ubuntu 20.04上安装CUDA，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，你可以从NVIDIA官方网站下载CUDA的本地安装程序包。根据你的系统架构，选择下载适合的版本。在这个例子中，我们引用了[1]中的Local Installer for Ubuntu 20.04 x86_64(Deb)包。下载完成后，你可以双击该包并使用Ubuntu自带的Ubuntu Software进行安装。

2. 另一种安装CUDA的方式是通过官方提供的方式。你可以使用wget命令下载CUDA的安装程序。在这个例子中，我们引用了[2]中的安装命令：$ wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.6.2/local_installers/cuda_11.6.2_510.47.03_linux.run。下载完成后，你可以使用sudo sh命令运行该安装程序。

3. 还有一种方式是通过运行脚本进行安装。你可以下载相应版本的CUDA安装脚本，并使用sudo sh命令运行该脚本。在这个例子中，我们引用了[3]中的安装命令：sudo sh cuda_11.4.0_470.42.01_linux.run。请确保你下载的脚本与你的CUDA版本和显卡驱动要求相匹配。

请根据你的需求选择适合的安装方式，并按照相应的步骤进行操作。

相关问题

AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled ubuntu20.04

### 解决方案概述

对于Ubuntu 20.04上Torch未与CUDA一起编译导致的`AssertionError`问题，主要挑战在于操作系统默认配置以及依赖库版本兼容性。解决方案涉及调整环境设置、安装适当版本的CUDA及相关工具链，并确保PyTorch能够正确识别并使用这些资源。

### 安装合适版本的CUDA

由于Ubuntu 20.04自带较新的GCC版本，这可能与旧版CUDA (如CUDA 9.x 或 CUDA 10.x) 不兼容[^1]。建议采用以下方法之一：

- **降级GCC版本**：尝试通过PPA或其他方式获取较低版本的GCC用于构建过程。

- **升级CUDA版本**：考虑安装更新版本的CUDA（例如CUDA 11及以上），这类版本通常能更好地适配现代Linux发行版及其预装软件包。

### 配置开发环境

为了使PyTorch能够顺利调用GPU加速功能，在完成上述操作之后还需要做进一步配置：

#### 设置环境变量

将必要的库路径加入到系统的环境变量中以便于程序查找所需的动态链接库文件。可以通过编辑用户的`.bashrc`文件实现这一点[^4]:

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/aarch64-linux-gnu:$LD_LIBRARY_PATH
export PATH=$PATH:/usr/src/tensorrt/bin

#### 编译自定义扩展模块

当涉及到特定硬件优化或特殊需求时，有时需要重新编译某些组件以适应当前平台特性。针对这种情况，可参照如下指令进行处理[^3]:

python setup.py build --cpp_ext --cuda_ext

此命令会触发Python打包工具chain执行一系列任务，包括但不限于准备C++/CUDA源码、编译目标二进制文件等。

另外，如果项目中有额外插件支持，则需按照官方文档指引单独对其进行安装和初始化工作[^2]:

python setup.py install --plugins
cmake -B build .
cmake --build build --target install && ldconfig

以上步骤有助于确保所有必需项均已就绪且相互之间保持良好协作状态。

### 相关问题

anacondacuda多版本共存，个人用户装cuda， ubuntu 20.04

### 如何在 Ubuntu 20.04 上通过 Anaconda 实现 CUDA 多个版本共存

#### 创建不同 CUDA 版本的 Conda 环境

为了使不同的项目能够使用各自所需的特定 CUDA 版本，在 Anaconda 中创建独立的 conda 环境是一个有效的方式。每个环境中可以指定安装相应版本的 `cudatoolkit` 和其他依赖项。

对于每一个需要特定 CUDA 版本的应用场景，可以通过如下命令来创建新的环境：

conda create -n cuda_version python=3.x cudatoolkit=x.y

这里的 `-n cuda_version` 表示新环境的名字；`python=3.x` 设置 Python 的版本号；而 `cudatoolkit=x.y` 则指定了要使用的 CUDA 工具包的具体版本[^1]。

#### 安装 NVIDIA 驱动程序

确保已经正确安装了适用于目标系统的最新稳定版 NVIDIA 显卡驱动程序。通常情况下，较新的驱动能向后兼容旧版本的 CUDA 库。如果不确定应该选用哪个版本，则可以从官方文档获取指导建议[^2]。

#### 使用 Update Alternatives 来管理多个 CUDA 安装

当有多个 CUDA 发行版被安装到同一台机器上时，Linux 提供了一个叫做 "alternatives" 的机制用于切换默认使用的工具链。具体操作方法是在终端执行以下指令：

sudo update-alternatives --install /usr/local/cuda cuda /usr/local/cuda-x.y z
sudo update-alternatives --config cuda

其中 `/usr/local/cuda-x.y` 是实际路径名，z 是优先级数值，可以根据实际情况调整设置[^5]。

#### 测试配置有效性

完成上述步骤之后，激活相应的 conda 环境并验证是否成功加载了预期中的 CUDA 版本：

source activate your_env_name
nvcc --version

这条命令会显示当前环境下所关联的 nvcc 编译器及其对应 CUDA 版本的信息[^4]。