run cuda samples ubuntu_NVIDIA cuDNN v8 deb方法安装教程(Linux/Ubuntu)

0 deb和tar方法

为什么推荐使用deb方法呢，因为下面三点：

使用tar方法安装不会有cudnn_samples_v8这个文件，无法使用官方的安装完成验证方式。
查看cuDNN的方法已经过时了，使用tar方法不知道安上能用没有。
deb方法简单。

1 下载所有的deb文件

这个所有的deb文件是指：Runtime Library，Developer Library和Code Samples的deb文件。

从上往下数，下载第4，5，6个文件。

2 安装deb文件

使用如下语句依次安装：

sudo dpkg -i libcudnn8_8.0.3.33-1+cuda11.0_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn8-dev_8.0.3.33-1+cuda11.0_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn8-samples_8.0.3.33-1+cuda11.0_amd64.deb

3 查看cuDNN（勘误）

输入如下命令：
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
如果出现如下信息，说明cuDNN已正确识别。
#define CUDNN_MAJOR 7
#define CUDNN_MINOR 6
#define CUDNN_PATCHLEVEL 5
--
#define CUDNN_VERSION (CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL)
#include "driver_types.h"

这个方法已经没有意义了，因为在cudnn8里面cudnn.h已经没有CUDNN_MAJOR这个信息。

4 测试cuDNN

官方说法：To verify that cuDNN is installed and is running properly, compile the mnistCUDNN sample located in the /usr/src/cudnn_samples_v8 directory in the debian file.

0. Copy the cuDNN sample to a writable path.

$cp -r /usr/src/cudnn_samples_v8/ $HOME

Go to the writable path.

cd  ~/cudnn_samples_v8/mnistCUDNN

这个最好是进去再make，不然在文件外面操作可能有权限的问题。

2. Compile the mnistCUDNN sample.
编译文件。

sudo make clean
sudo make

3. Run the mnistCUDNN sample.
运行样例程序。

sudo ./mnistCUDNN

4. If cuDNN is properly installed and running on your Linux system, you will see a message similar to the following:
如果成功运行，会显示下列信息：

Test passed!

至此，cuDNN已通过程序测试。恭喜你完成安装！

5 常见错误

1 Error: no CUDA-capable device is detected

这个错误常发生在重启电脑后的ubuntu系统。虽然说是说CUDA找不到，但是你可以用如下代码验证：

nvcc -Vsudo nvidia-smi

验证的结果一般都是CUDA没问题NVIDIA驱动掉了。毕竟ubuntu是开源系统，发现系统驱动突然掉了如同家常便饭。

有两种解决方法：

不关闭电脑，不重启电脑。这种方法适用于实验室用电不花自家钱的电脑。
重装驱动。可以参考李森科在zhihu：NVIDIA驱动安装 - 从问题到解决(Linux/Ubuntu) 前面的两行代码。