ubuntu22安装cuda11.8和cudnn8

简单直接没废话在ubuntu22上安装cuda11.8和cudnn8

OK，装 CUDA 11.8 是个非常稳的选择 👍

（尤其对 YOLO / TensorRT / PyTorch / 多路视频推理 来说）

我直接给你一套 Ubuntu 22.04 上"不翻车"的标准安装流程，一步一步来，你照着敲就行。

一、先说结论（你会用到的版本组合）

CUDA 11.8 + cuDNN 8.9.x ← 业界最稳组合

组件	版本
NVIDIA Driver	≥ 520（推荐 535 / 550）
CUDA Toolkit	11.8
cuDNN	8.9.x (for CUDA 11)
PyTorch	官方 cu118 wheel
TensorRT	8.6 / 8.5

二、安装前检查（很重要）

1️⃣ 看显卡 & 驱动

复制代码

nvidia-smi

确认：

能看到显卡
Driver Version ≥ 520

如果你现在是 550/555，完全 OK，不用降级

2️⃣ 如果你之前装过 CUDA（建议清一下）

⚠️ 如果你系统里装过 CUDA 12.x，强烈建议先清理：

复制代码

sudo apt remove --purge 'cuda-*' 'nvidia-cuda-*'
sudo rm -rf /usr/local/cuda*
sudo ldconfig

驱动 不要卸载。

三、安装 CUDA 11.8（官方推荐方式）

🔹 方法一（强烈推荐）：NVIDIA 官方 apt 仓库 ⭐⭐⭐⭐⭐

1️⃣ 添加 NVIDIA CUDA 仓库

复制代码

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-ubuntu2204.pin
sudo mv cuda-ubuntu2204.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600

sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/3bf863cc.pub

sudo add-apt-repository "deb https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/ /"
sudo apt update

2️⃣ 安装 CUDA 11.8（不装驱动）

复制代码

sudo apt install cuda-toolkit-11-8

✔ 只装 toolkit，不会动你的显卡驱动

🔹 方法二（runfile，能选项，略麻烦）

不建议，apt 更干净。

四、配置环境变量（关键）

复制代码

echo 'export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.8' >> ~/.bashrc
echo 'export PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc

source ~/.bashrc

五、验证 CUDA 11.8 是否成功

复制代码

nvcc -V

应看到：

复制代码

release 11.8

六、安装 cuDNN（和 CUDA 11.8 匹配）

✅ 推荐版本：cuDNN 8.9.x (CUDA 11)

方法一：apt（最省事）

复制代码

sudo apt install libcudnn8=8.9.6.50-1+cuda11.8 \
                 libcudnn8-dev=8.9.6.50-1+cuda11.8

检查：

复制代码

dpkg -l | grep cudnn

终于装上了

方法二：手动（如果你要指定版本）

下载：

复制代码

cudnn-linux-x86_64-8.9.x_cuda11-archive.tar.xz

安装：

复制代码

tar -xf cudnn-linux-x86_64-8.9.x_cuda11-archive.tar.xz
sudo cp cudnn-*/include/* /usr/local/cuda-11.8/include/
sudo cp cudnn-*/lib/* /usr/local/cuda-11.8/lib64/
sudo ldconfig

七、PyTorch（强烈建议这样装）

⚠️ 不要用系统 CUDA 编译 PyTorch

直接用官方 cu118 wheel：

复制代码

pip install torch torchvision torchaudio \
--index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

验证：

复制代码

import torch
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.version.cuda)
print(torch.backends.cudnn.version())

八、TensorRT（可选但你大概率会用）

TensorRT	CUDA
8.6.x	11.8
8.5.x	11.8

apt 或 NVIDIA tar 包都可以。

九、Docker 场景（你很可能用）

宿主机只要：

驱动
CUDA Toolkit（可选）

Docker 里用：

复制代码

nvcr.io/nvidia/cuda:11.8.0-cudnn8-runtime-ubuntu22.04

十、⚠️ 常见翻车点（提前避雷）

❌ CUDA 11.8 + cuDNN 9（不兼容）

❌ PyTorch pip 默认源（CPU 版）

❌ 系统同时存在 /usr/local/cuda 指向 12.x

❌ 装 toolkit 时把 driver 一起装了

❌ LD_LIBRARY_PATH 混乱