文章目录
- 🌕电脑原配置
- 🌕安装cuda和cuDNN前的环境选择
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- [🌙cuDNN与CUDA tookit和nvidia driver的对应关系](#🌙cuDNN与CUDA tookit和nvidia driver的对应关系)
- 🌙cuda版本选择
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- [⭐查看自己的nvidia driver版本和最大支持的CUDA版本](#⭐查看自己的nvidia driver版本和最大支持的CUDA版本)
- ⭐最小支持版本
- 🌙查看11.8.0版本的cuda和ubuntu22.04对应的cuDNN版本
- 🌙查看ubuntu22.04中cuDNN支持的内核，GCC
- 🌙最终安装前的环境选择
- 🌕下载安装linux6.2.0内核
- 🌕参考文章
🌕电脑原配置
显卡为：RTX 4060 8GB
nvidia驱动版本为550.12
NVIDIA-Linux-x86_64-550.120.run
GCC为12.3.0
gcc version 12.3.0 (Ubuntu 12.3.0-1ubuntu1~22.04)
linux内核为
5.19.17-051917-generic
后面安装时需要升级为 6.2.0 及以上
系统架构为：X86_64
🌕安装cuda和cuDNN前的环境选择
🌙cuDNN与CUDA tookit和nvidia driver的对应关系
我安装的是 nvidia-drivers 550版本，上面所有都支持。所以drivers版本不变。
该驱动的安装方法：RTX4060安装nvidia显卡驱动
🌙cuda版本选择
⭐查看自己的nvidia driver版本和最大支持的CUDA版本
我的最大支持CUDA 12.4
⭐最小支持版本
打开11.4发现由于11.4不支持ubuntu22.04
所以要在ubuntu22.04上安装cuda必须选择:
11.4 < xx.x<= 12.4
决定选择 11.8版本的cuda
🌙查看11.8.0版本的cuda和ubuntu22.04对应的cuDNN版本
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
我选择 8.6.0
🌙查看ubuntu22.04中cuDNN支持的内核，GCC
🌙最终安装前的环境选择
linux内核为：6.2.0及以上
GCC版本为: 11.4.0及以上
cuda版本：11.8.0
cuDNN版本：8.6.0
🌕下载安装linux6.2.0内核
上面写的支持6.2.0,我们就下载6.2.0版本的内核
https://kernel.ubuntu.com/mainline/v6.2/
下载前四个.
下载好之后，从该目录下打开终端：
安装这四个文件
sudo dpkg -i *.deb
安装成功，无报错。
完成后，重新启动系统以使新内核生效
sudo reboot
重启进入系统时要选择ubuntu advance 选择内核版本启动系统
使用命令查看内核版本号，确认安装成功：
sudo uname -r
🌙安装>=11.4.0的GCC
我选择安装gcc12
sudo apt-get install gcc-12 g++-12
切换系统中的GCC版本,后面的100是优先级
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-12 100
sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-12 100
假如系统中的GCC和G++版本为11,则降低它们的优先级
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-11 90
sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-11 90
将gcc g++都切换为12版本，命令如下：
sudo update-alternatives --config gcc
There are 2 choices for the alternative gcc (providing /usr/bin/gcc).
Selection Path Priority Status
------------------------------------------------------------
* 0 /usr/bin/gcc-12 100 auto mode
1 /usr/bin/gcc-11 90 manual mode
2 /usr/bin/gcc-12 100 manual mode
Press <enter> to keep the current choice[*], or type selection number: 2
这样系统的默认GCC内核就变成了12版本
gcc --version
🌙安装cuda和cudnn
【环境搭建】（五）Ubuntu22.04安装cuda_11.8.0+cudnn_8.6.0
🌕参考文章
深度学习环境配置：CUDA、cuDNN 和 PyTorch 版本的选择与搭配指南（建议收藏）
ubuntu 22.04离线安装cuda 11.7.1、cudnn 8.9.3.28、nccl 2.18.3、tensorrt 8.6.1