安装 CUDA 11.8 和 Anaconda 并配置环境变量
在本教程中,我们将介绍如何在 Ubuntu 22.04 上安装 CUDA 11.8 和 Anaconda ,并配置相应的环境变量。我们还将配置使用 阿里云镜像源 来加速软件包更新。以下是具体步骤。
步骤 1:更新软件源
首先,更新系统的软件源,并切换到 阿里云镜像源 来加速 Ubuntu 软件包的下载。
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备份
/etc/apt/sources.list
文件:在编辑
/etc/apt/sources.list
之前,最好先进行备份,以防出现问题时可以恢复。使用以下命令备份文件:bashsudo mv /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak
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修改
/etc/apt/sources.list
文件 ,将以下内容添加到文件中(根据你的 Ubuntu 版本修改jammy
为你当前的版本):bashsudo vim /etc/apt/sources.list
在文件中添加以下阿里云镜像源:
bash# 阿里云镜像源 deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse # 安全更新 deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse # 软件更新 deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse # 提议的更新 deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-proposed main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-proposed main restricted universe multiverse # 回退包 deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse
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更新软件包:
bashsudo apt update sudo apt upgrade
步骤 2:安装 gcc
和 g++
为了安装 CUDA,我们需要确保系统中有支持的 gcc 和 g++ 版本。
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安装 gcc 和 g++ 版本 11:
bashsudo apt install gcc-11 g++-11
如果遇到错误:
如果你在执行上述命令时出现了错误,比如找不到
gcc
或g++
,请确保已安装这些工具并更新系统:bashsudo apt install gcc g++
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检查 gcc 版本:
bashgcc --version
如果看到如下错误:
Command 'gcc' not found, but can be installed with: apt install gcc
那么请执行以下命令来安装
gcc
:bashsudo apt install gcc
步骤 3:安装 CUDA 11.8
接下来,我们下载并安装 CUDA 11.8。
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下载 CUDA 11.8 本地安装包:
bashwget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run
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运行安装程序:
bashsudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run
如果出现错误:
在运行 CUDA 安装时,遇到如下错误:
Failed to verify gcc version. See log at /var/log/cuda-installer.log for details.
这通常是因为系统中没有正确的
gcc
版本或者版本不兼容。解决此问题的方法是确认你安装的gcc
版本为 gcc-11。运行以下命令确认安装:bashgcc --version
如果版本不符,可以通过如下命令安装正确版本的
gcc
:bashsudo apt install gcc-11
步骤 4:下载和安装 CUDA .deb
文件
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下载 CUDA
.deb
文件:bashwget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda-repo-ubuntu2204-11-8-local_11.8.0-520.61.05-1_amd64.deb
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安装
.deb
文件:bashsudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2204-11-8-local_11.8.0-520.61.05-1_amd64.deb
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复制 GPG 密钥并更新 apt:
bashsudo cp /var/cuda-repo-ubuntu2204-11-8-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/ sudo apt-get update
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安装 CUDA:
bashsudo apt-get -y install cuda
如果遇到依赖问题:
如果在安装时出现依赖问题,可以运行以下命令来修复它们:
bashsudo apt --fix-broken install
步骤 5:配置环境变量
为了使 CUDA 工具和库可用,配置环境变量。
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配置环境变量:
打开
.bashrc
文件并添加以下行:bashvim ~/.bashrc
添加以下行以更新
PATH
和LD_LIBRARY_PATH
环境变量:bashexport PATH=/usr/local/cuda-12.8/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.8/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
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应用更改并检查环境变量:
bashsource ~/.bashrc echo $PATH echo $LD_LIBRARY_PATH
步骤 6:安装 Anaconda
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下载 Anaconda 安装脚本:
bashwget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh
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赋予安装脚本执行权限:
bashchmod +x Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh
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运行 Anaconda 安装程序:
bashbash Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh
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配置 Anaconda 环境变量:
打开
.bashrc
文件并添加 Anaconda 的bin
目录到PATH
:bashvim ~/.bashrc
在文件末尾添加:
bashexport PATH="~/anaconda3/bin:$PATH"
然后应用更改:
bashsource ~/.bashrc
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验证安装:
bashecho $PATH
总结
通过以上步骤,你已经成功在 Ubuntu 22.04 上安装了 CUDA 11.8 和 Anaconda,并配置了相应的环境变量以使其生效。这样你就可以在你的 Ubuntu 系统中开始使用 CUDA 加速的深度学习框架和其他应用程序了。
如果你在安装过程中遇到任何问题,或者有任何疑问,欢迎在评论区留言!