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操作系统环境：Ubuntu 18.04 LTS

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1、安装N卡驱动

首先我们需要添加源，

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt update

然后检查可以安装的驱动版本，

ubuntu-drivers devices

选择最合适的版本安装即可，

sudo apt install nvidia-driver-XXX

最后，重启Ubuntu系统，输入nvidia-smi查看驱动信息。

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2、安装CUDA

进入nvidia开发者网站的CUDA下载页面：

CUDA Toolkit Archive​developer.nvidia.com

 

选择runfile格式的CUDA文件下载，

下载完成后，解压，并运行上图中的命令，会有条款，接受即可，注意安装CUDA的时候不要安装驱动（因为在第一步我们已经安装过了）。

然后，

sudo vim ~/.bashrc

我们在文件最后一行添加：

$ export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin:/usr/local/cuda-10.1/NsightCompute-2019.1${PATH:+:${PATH}} $ export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64\ ${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

最后，使刚才的配置生效。

source ~/.bashrc

进入/usr/local/cuda-10.1/samples/1_Utilities/目录，

sudo make cd deviceQuery ./deviceQuery

出现如下输出，则CUDA安装成功。

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3、安装cuDNN

进入下载页面

NVIDIA cuDNN​developer.nvidia.com

选择合适的版本下载（cuDNN Library for Linux），

然后解压，并进入到相应目录，运行以下命令：

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-10.1/include sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-10.1/lib64 sudo chmod a+r /usr/local/cuda-10.1/include/cudnn.h sudo chmod a+r /usr/local/cuda-10.1/lib64/libcudnn*

以配置cuDNN环境。

通过

cat /usr/local/cuda-10.1/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

可以查看cuDNN版本。

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References :

[1]

CUDA Toolkit Documentation​docs.nvidia.com

[2]

Ubuntu 18.04安装N卡驱动以及cuda​www.jianshu.com

[3]

https://blog.csdn.net/qq_32408773/article/details/84112166​blog.csdn.net