Ubuntu24.04下向日葵,CUDA,cuDNN的详细安装,亲测有效
小白手册,去繁就简,一步到位
- 第一步,选择合适的源
- 第二步,安装依赖包
- 第三步,安装向日葵
- 第四步,卸载ubuntu自带显卡驱动
- 第五步,降低GCC版本
- 第六步,安装CUDA
- 第七步,安装显卡
- 第八步,检测CUDA安装成功
- 第九步,安装cuDNN
第一步,选择合适的源
安装后续内容的时候,需要下载各种安装包,为了避免安装失败,先选择合适的源
先ctrl+shift+t打开终端,在终端输入命令
cd /
open etc/apt
打开目录apt后,点击文件sources.list
点击 下拉框,选择 其他站点,然后 选择最佳服务器,等待完成,选择服务器即可。
第二步,安装依赖包
换源后,在终端,利用下面代码安装依赖包
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compilersudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-devsudo apt-get install libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-devsudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-devsudo apt-get install git cmake build-essential
要确保以上依赖包都已安装成功,验证方法就是重新运行安装命令,如验证 git cmake build-essential是否安装成功共则再次运行以下命令:
sudo apt-get install git cmake build-essential
界面提示如下则说明已成功安装依赖包,否则继续安装直到安装成功。
第三步,安装向日葵
需要注意的是,ubuntu24.04默认安装的gdm,而向日葵被控制的时候会卡在登录远端界面,所以需要换成LightDm:
在终端输入
sudo apt install lightdm
启动LightDm
sudo service lightdm start
将LightDm设置为图像管理器
sudo dpkg-reconfigure lightdm
重启
sudo reboot
安装向日葵
到向日葵官网下载向日葵https://sunlogin.oray.com/download/
下载的后文件都放在home下,以便操作。
在终端输入代码安装向日葵,注意,-i 后面的是下载的安装包名,改为和自己下载包名相一致。
sudo dpkg -i SunloginClient-11.01.44968_amd64.deb
第四步,卸载ubuntu自带显卡驱动
安装CUDA前,需要将显卡、GCC都改为与CUDA对应的版本,可以在这里查看你安装版本对应的要求
我安装的是CUDA11.0.2,对应的系统要求是,显卡450.36.06,GCC9.3.0。
首先卸载原来的NVIDIA的驱动,即使你没有安装过,如果不操作这一步,很容易导致CUDA显卡不匹配而安装失败。
sudo apt remove nvidia*
彻底清除nvdia在系统中的残留
sudo apt purge nvidia*
查看是否卸载完全,输入
nvidia-smi
会提示没有安装,即可。
第五步,降低GCC版本
ubuntu22.04的gcc是11.0的,如果不降级,会导致Failed to verify gcc version. CUDA安装失败,所以,将其更为9.0
安装需要的gcc版本,旧版本不需要删除,保留就行
sudo apt install gcc-9 g++-9
将9.0设置为优选项
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-9 100 # gcc-9替换成你要用的版本
验证下版本
gcc -v
第六步,安装CUDA
可以在NVIDIA官网CUDA下载页面选择你需要的CUDA版本,网址为https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
如果你也是安装11.0.0,则在终端直接运行下面代码即可安装
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.0.2/local_installers/cuda_11.0.2_450.51.05_linux.run
sudo sh cuda_11.0.2_450.51.05_linux.run
一直按回车,然后输入accept,不要选择显卡驱动的安装,也就是去掉第一个框框内的×,点击install,等待。即可。
安装完成后,配置下环境变量
在终端输入命令,打开.bashrc文件
sudo gedit ~/.bashrc
在文件的最后加入CUDA环境变量配置信息
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64
export LIBRARY_PATH=$LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64
保存退出,在终端输入命令,令其生效。
source ~/.bashrc
第七步,安装显卡
在终端,输入
cd /
open etc/apt
打开目录apt后,点击文件sources.list
选择附加驱动,选择显卡470,点击安装
检查显卡是否正确,在终端输入命令,出现下图,就可以了
nvidia-smi
重启电脑
第八步,检测CUDA安装成功
在 /usr/local/文件夹下面,可以看到该文件夹下多了两个文件夹cuda和cuda-11.0。
在终端输入
cd /usr/local/cuda-11.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
./deviceQuery
看到pass就代表安装成功了
第九步,安装cuDNN
去官网找到对应你的cuda版本的cudnn包,这个要注册nvidia账号才可以下载。
CUDNN网址:https://developer.nvidia.com/zh-cn/cudnn.CUDA11.0.2对应的cuDNN v8.0.5版本
下载后解压,解压后得到一个文件夹cuda,进入到解压后的cuda文件夹下,在这个文件夹下打开终端
sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
通过命令查看安装情况
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
结束
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