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记录实验过程

【实验室运维】Ubuntu16.04下安装CUDA10.1 + CUDNN

【背景】

        开始走入智能科学计算领域,第一步便是将该领域的环境铺设好。本文记录一下笔者在实验室服务器上配置CUDA10.1+CUDNN的过程。

【环境】

  • 操作系统:Windows 10 64bit 1809 OS内部版本17763.557

  • CUDA:10.1

  • CUDNN: 7.6.0

【软件需求】

  • CUDA: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

  • CUDNN: https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

        注:CUDNN需要与CUDA版本对应,CUDA版本需要与操作系统、系统架构对应。且CUDNN的下载需要注册Nvidia账号。

【概要步骤】

一、安装CUDA主程序

二、配置CUDA环境变量

三、测试CUDA环境

四、安装CUDNN

【详细步骤】

1)  运行CUDA安装脚本(cuda_*.run)

sudo ./cuda_10.1.105_418.39_linux.run

注:安装的过程傻瓜化。一路accept->y->y->y即可

2)配置CUDA环境变量

打开主目录下的bashrc文件。并在文件结尾输入如下变量并保存

sudo vim ~/.bashrc
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-9.0/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-9.0/bin
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-9.0

撰写完毕后输入如下指令,激活环境变量。

source ~/.bashrc

3) 检查CUDA环境是否配置成功:

输入下列指令并观察结果:

nvcc --version

若出现类似结果,则成功

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation
Built on Wed_Apr_24_19:11:20_Pacific_Daylight_Time_2019
Cuda compilation tools, release 10.1, V10.1.168

4) 安装CNDNN

将CNDNN压缩包解压:

tar -zxvf cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.0.64.tgz

将cuda文件夹内的内容分别对应赋值到CUDA安装目录即可

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

查看cudnn版本:

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

5) 完成

【参考文献】

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