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
火山引擎开发者社区5 小时前
TLS for DeepSeek Harness 可观测实践:从系统总览到会话复盘
人工智能
数字融合7 小时前
透明化地铁线视频孪生综合监控项目技术
大数据·人工智能·virtualenv
鼎艺创新科技8 小时前
不依赖 UE/Unity:我们如何从零搭建一套国产三维 GIS 渲染引擎
人工智能·算法·unity·游戏引擎·三维电子沙盘
十三画者8 小时前
【文献分享】ConfRetro:融合3D构象信息的逆合成预测Transformer框架
人工智能·深度学习·数据挖掘·数据分析·transformer·数据可视化
前沿在线8 小时前
百度文心助手推出任务引擎 2.0,日活用户同比增长 83%,日均对话轮次增长超 2 倍
人工智能·ai·大模型
zandy10119 小时前
AI办公工具选哪个?千问办公、百度搭子、WorkBuddy三款高阶智能体深度拆解
人工智能·ai办公工具
mengpp_1234569 小时前
AIoT平台 vs 普通IoT平台 核心区别
人工智能
canonical_entropy9 小时前
可逆不是逆向运行:DeepSeek Harness 架构的数学本质
人工智能·架构·agent
别动我齐刘海9 小时前
机器人运动控制学习2——基础进阶
c++·人工智能·神经网络·学习·目标检测·机器学习·机器人
冬奇Lab10 小时前
Code Agent 解剖(05):模型怎么知道有哪些工具可以用?Function Calling 如何实现?
人工智能·开源·agent