ubuntu安装显卡驱动和cuda和cudnn需要多大的内存

安装显卡驱动的内存需求相对较小，通常只需要几百兆的空间就可以了。而安装 CUDA 和 cuDNN 则需要更多的空间。具体的需求会随着版本的升级而有所变化，以下是目前最新版本的需求：

- CUDA 11.3：需要至少 11 GB 的可用空间。
- cuDNN 8.2.0：需要至少 1.2 GB 的可用空间。

所以，如果你要在 Ubuntu 上安装显卡驱动、CUDA 和 cuDNN，建议至少准备 12 GB 的可用空间，以确保安装过程顺利进行。

相关问题

ubuntu20.04显卡驱动,CUDA 安装和卸载,cudnn安装

您好！可以提供以下安装和卸载显卡驱动，CUDA和CUDNN的步骤：

1. 显卡驱动安装
步骤一：检查Nvidia显卡型号
sudo lshw -C display

步骤二：添加PPA源 ( Personal Package Archive )
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa

步骤三：更新源
sudo apt-get update

步骤四：查看可用显卡驱动版本
apt-cache search nvidia-driver

步骤五：安装
sudo apt-get install nvidia-driver-<version>

2. CUDA 安装和卸载
步骤一：下载cuda安装包，下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

步骤二：安装
sudo sh cuda_XXX.run --override

步骤三：卸载
sudo /usr/local/cuda-X.Y/bin/uninstall_cuda_X.Y.pl
sudo rm -rf /usr/local/cuda-X.Y

3. CUDNN 安装
步骤一：下载CUDNN安装包，下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

步骤二：解压
tar -xzvf cudnn-X.X-linux-x64-vX.X.X.X.tgz

步骤三：复制CUDNN库文件到CUDA安装目录中
sudo cp -P cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-XX.X/lib64/
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-X.X/include/

ubuntu安装显卡驱动cudnn+cuda+pytorch

在Ubuntu上安装显卡驱动、CuDNN、CUDA和PyTorch可以按照以下步骤进行：

1. 安装显卡驱动：可以通过以下几种方式安装显卡驱动：
- 通过"Software & Updates"工具在“Additional Drivers”选项卡中选择一个适用于您的显卡型号的驱动程序，并点击“Apply Changes”进行安装。
- 通过命令行使用`ubuntu-drivers devices`命令查看可用的驱动，然后使用`sudo ubuntu-drivers autoinstall`命令自动安装推荐的驱动。

2. 安装CuDNN：CuDNN是NVIDIA加速库，可提供用于深度学习的GPU加速功能。可以按照以下步骤安装CuDNN：
- 前往NVIDIA官方网站，下载适用于您的CUDA版本的CuDNN压缩文件（通常需要注册NVIDIA开发者账号）。
- 将CuDNN压缩文件解压缩到一个合适的位置，例如`~/cuda`文件夹。
- 打开终端，使用`cd`命令进入CuDNN解压缩文件的路径，并执行以下命令安装CuDNN：

     sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include/
     sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
     sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

3. 安装CUDA：CUDA是用于在NVIDIA GPU上进行并行计算的平行计算平台和API。可以按照以下步骤安装CUDA：
- 前往NVIDIA官方网站，选择适用于您的显卡和操作系统的CUDA版本，并下载对应的运行文件（通常需要注册NVIDIA开发者账号）。
- 打开终端，使用`cd`命令进入CUDA运行文件所在的目录，并执行以下命令安装CUDA：

     sudo sh cuda*.run

- 执行安装向导中的步骤，根据提示进行安装配置，包括选择安装路径和设置环境变量。
- 安装完成后，可以通过执行`nvcc --version`命令验证CUDA的安装情况。

4. 安装PyTorch：PyTorch是一个用于构建深度学习模型的开源Python库。可以按照以下方式安装PyTorch：
- 打开终端，执行以下命令安装PyTorch：

     pip install torch torchvision

- 在安装过程中，可能需要下载和编译一些依赖项。请耐心等待安装完成。

安装完成后，您可以在Ubuntu上使用显卡驱动、CuDNN、CUDA和PyTorch进行深度学习任务。