ubuntu22安装AI环境

安装Ubuntu驱动

查看可安装Ubuntu驱动列表

bash 复制代码
sudo ubuntu-drivers devices

安装指定驱动

选择带有"recommended"标记的驱动程序即可,更高版本的是最新版,可能存在兼容问题。

bash 复制代码
apt-get install nvidia-driver-535

安装cuda

有几种方法可以做到这一点,但这里我们将按照CUDA工具包进行安装

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux\&target_arch=x86_64\&Distribution=Ubuntu\&target_version=22.04\&target_type=deb_local

添加环境变量

bash 复制代码
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-12.1/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-12.1/lib64

安装效果

bash 复制代码
$ nvidia-smi
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 550.67                 Driver Version: 550.67         CUDA Version: 12.4     |
|-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
| GPU  Name                 Persistence-M | Bus-Id          Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp   Perf          Pwr:Usage/Cap |           Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                                         |                        |               MIG M. |
|=========================================+========================+======================|
|   0  NVIDIA GeForce RTX 3060 ...    Off |   00000000:01:00.0  On |                  N/A |
| N/A   54C    P8             15W /   80W |     138MiB /   6144MiB |     33%      Default |
|                                         |                        |                  N/A |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
                                                                                         
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                              |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                              GPU Memory |
|        ID   ID                                                               Usage      |
|=========================================================================================|
|    0   N/A  N/A      2650      G   /usr/lib/xorg/Xorg                            133MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
bash 复制代码
$nvcc -v
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2024 NVIDIA Corporation
Built on Thu_Mar_28_02:18:24_PDT_2024
Cuda compilation tools, release 12.4, V12.4.131
Build cuda_12.4.r12.4/compiler.34097967_0

安装cuDNN

从下面的页面中选择要安装的版本和设备的组合文件。后面会解释,请注意,它在一定程度上受到tensorRT版本的约束。这次,8.9.7选择 。

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

下载必要的文件后,我运行了安装命令,如下所示。这只是一个示例,因此请按照屏幕上的说明进行操作。 (EA好像是Early access,GA是Stable版本,所以如果你有GA就选择GA)

安装deb文件

bash 复制代码
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-keyring_1.1-1_all.deb
sudo dpkg -i cuda-keyring_1.1-1_all.deb
sudo apt-get update


sudo apt-get -y install cudnn-cuda-12

安装torch

https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

相关推荐
leo__52013 小时前
基于MATLAB的交互式多模型跟踪算法(IMM)实现
人工智能·算法·matlab
脑极体13 小时前
云厂商的AI决战
人工智能
njsgcs14 小时前
NVIDIA NitroGen 是强化学习还是llm
人工智能
知乎的哥廷根数学学派14 小时前
基于多模态特征融合和可解释性深度学习的工业压缩机异常分类与预测性维护智能诊断(Python)
网络·人工智能·pytorch·python·深度学习·机器学习·分类
mantch14 小时前
Nano Banana进行AI绘画中文总是糊?一招可重新渲染,清晰到可直接汇报
人工智能·aigc
编程小白_正在努力中15 小时前
第1章 机器学习基础
人工智能·机器学习
wyw000015 小时前
目标检测之SSD
人工智能·目标检测·计算机视觉
AKAMAI15 小时前
圆满循环:Akamai 的演进如何为 AI 推理时代奠定基石
人工智能·云计算
幻云201015 小时前
AI自动化编排:从入门到精通(基于Dify构建AI智能系统)
运维·人工智能·自动化
CoderJia程序员甲15 小时前
GitHub 热榜项目 - 日榜(2026-1-13)
人工智能·ai·大模型·github·ai教程