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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