Ubuntu 20 完成Cuda 11.1与Cudnn高效安装教程

在Ubuntu 20环境中进行深度学习开发时，Cuda和Cudnn的安装对于支持GPU加速的神经网络训练至关重要。本文将详细介绍如何在2020年11月更新的Ubuntu系统上安装CUDA 11.1版本以及相关的Cudnn库，以便于高效地利用NVIDIA GPU资源。 首先，Ubuntu系统默认并不包含CUDA，因此我们需要从NVIDIA官网下载并安装适配的驱动程序。为了确保硬件兼容性和性能，你需要访问NVIDIA的Driver Download页面（https://www.nvidia.com/Download/index.aspx），根据你的GPU型号选择合适的Linux (64-bit) 驱动程序，比如如果你的显卡是NVIDIA GeForce或者Tesla系列，找到对应的版本后下载deb文件。安装时，打开终端，使用`sudo dpkg -i <driver_package>.deb`命令进行安装，记得通过`sudo apt-get update`和`sudo apt-get upgrade`更新系统包管理器。 一旦驱动程序安装完毕，可以开始安装CUDA 11.1。由于CUDA通常作为源代码包提供，我们需要编译安装。从NVIDIA Developer网站（https://developer.nvidia.com/cuda-downloads）下载CUDA Toolkit for Linux (64-bit) 的源代码包，解压后，进入目录并按照官方文档（https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html）的指示，配置编译选项，然后执行`make`和`make install`命令。安装过程中，记得添加CUDA的bin目录到系统的PATH环境变量，这样可以在任何地方通过`nvcc`等工具调用CUDA编译器。 接下来，Cudnn是CUDA深度学习库的一部分，它提供了优化的卷积神经网络性能。同样，你需要从NVIDIA Developer Center下载cuDNN Library（https://developer.nvidia.com/cudnn）。选择适合CUDA 11.1的cuDNN版本，并按照安装指南进行操作。下载cuDNN的.tgz文件，解压后，将其头文件和库文件添加到系统的include和lib路径下，并更新LD_LIBRARY_PATH环境变量指向cuDNN的lib目录。 安装完成后，确保检查CUDA和Cudnn是否成功安装。你可以通过运行`nvcc --version`和`cudnnVersion()`（如果在Python中使用cupy库）来验证。此外，重新启动系统以确保所有更改生效。 总结来说，在Ubuntu 20环境下安装CUDA 11.1和Cudnn的关键步骤包括：安装NVIDIA驱动、手动编译并安装CUDA Toolkit、配置并安装cuDNN库，以及更新环境变量。这个过程虽然繁琐，但确保了深度学习模型在GPU上的高效运行，是每个从事此领域的开发者必备的技能。通过遵循上述步骤，你将能够充分利用Ubuntu 20环境下的GPU资源，加速你的深度学习项目。