ubuntu安装nvidia20.04显卡驱动 cuda cudnn

安装准备
为了确保顺利安装，在开始之前应确认系统的更新状态并移除旧版驱动程序。可以使用命令sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade来完成系统软件包的更新[^1]。
卸载现有NVIDIA软件
如果已经存在旧版本的NVIDIA驱动或其他CUDA相关组件，则应该先卸载它们以避免冲突。这可以通过运行如下命令实现：
sudo apt-get purge nvidia*

添加Graphics Drivers PPA
对于更稳定的驱动支持，建议添加graphics-drivers PPA到Ubuntu源列表中以便获取最新的稳定版驱动器。执行以下命令：
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update

安装NVIDIA Driver
通过APT安装特定版本的NVIDA驱动是一个较为简便的方法。例如要安装470系列驱动，可输入下列指令：
sudo ubuntu-drivers autoinstall
# 或者指定版本号如：
# sudo apt install nvidia-driver-470

验证安装成功与否可通过查看Xorg日志文件或利用命令nvidia-smi显示当前GPU的状态信息。
安装CUDA Toolkit
前往NVIDIA官方网站，依据个人需求挑选适合的操作系统与版本组合下载对应的.run脚本或者.deb包形式的安装文件。这里推荐采用.deb方式简化依赖关系处理过程。按照网页提示操作直至完成整个流程即可[^3]。
更新环境变量
为了让编译工具链能够识别新加入的路径，需编辑用户的shell配置文件（比如~/.bashrc），追加下面两行内容至文件末尾处：
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

使更改生效只需重新加载该配置文件:
source ~/.bashrc

最后再次调用nvcc --version测试是否能正常输出CUDA编译器的信息作为检验手段之一[^2]。
安装cuDNN Library
访问CUDA Deep Neural Network library (cuDNN)页面登录账号后找到匹配于已安装备份之CUDA版本号的目标压缩包进行下载解压动作；接着把其中几个目录下的.so动态链接库复制粘贴到相应位置(/usr/local/cuda/include & /usr/local/cuda/lib64/)覆盖默认同名项即告完工。