流程

#@ CUDA 10.2
参考之前在笔记本上安装显卡驱动的记录ubuntu16.04+GTX1650 安装cuda,驱动会自动安装！+安装cudnn，按照官网教程安装cuda toolkit，会自动安装显卡驱动。

按照此教程，直接安装cuda 10.2( CUDA Toolkit 10.2 Download)

reboot

显卡驱动已成果更新

(base) xiu@xiu:/usr/local$ nvidia-smi
Mon May  9 16:15:35 2022
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 440.33.01    Driver Version: 440.33.01    CUDA Version: 10.2     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  GeForce GTX 108...  Off  | 00000000:07:00.0 Off |                  N/A |
|  0%   45C    P5    16W / 280W |      0MiB / 11176MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------++-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |
|=============================================================================|
|  No running processes found                                                 |
+-----------------------------------------------------------------------------+
(base) xiu@xiu:/usr/local$ nvcc -V
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2017 NVIDIA Corporation
Built on Fri_Sep__1_21:08:03_CDT_2017
Cuda compilation tools, release 9.0, V9.0.176

打开~/.bashrc ，添加环境变量export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin

nvcc -V，输出显示cuda版本为11.2.

(base) xiu@xiu:~/Downloads/cudnn$ nvcc -V
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation
Built on Wed_Oct_23_19:24:38_PDT_2019
Cuda compilation tools, release 10.2, V10.2.89

程序测试

在主机上测试，显卡已可以跑程序了！

参考该博客，原来在跑DL程序时使用的是conda 里面安装的cudatoolkit。也就是说，只要安装对应版本的显卡驱动，程序一样是可以跑起来的。

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch。
上述命令在**使conda安装torch时候，会提供一个cudatoolkit工具包，其中包含了CUDA的运行API(主要是一些动态链接库文件libXXXX.so.xxx等)，在运行基于pytorch的代码时会使用conda提供的cudatoolkit包，而忽视Nvidia官方的CUDA Toolkit。**这也就是为什么有时候我们通过nvcc -V查看的CUDA运行API版本很低(比如7.5)，但是能成功运行cuda9.0的pytorch的原因。
————————————————
版权声明：本文为CSDN博主「tomorrow″」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_42406643/article/details/109545766

cudnn

查看cudnn版本

(base) xiu@xiu:~$ cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
cat: /usr/local/cuda/include/cudnn.h: No such file or directory

可见本设备并没有安装cudnn.

到/usr/local/cuda/lib64下查看，刚装好的cuda, 确实是没有安装cudnn的。

根据官网 https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/support-matrix/index.html 查找下我所需要的cudnn.

查到我的cuda10.2 对应的cuDNN版本为 8.4.0

cudnn下载

进入链接 https://developer.nvidia.com/
下载 cuDNN 需要注册 Nvidia 账号登录进入才行。
用账号登录后，在右上角的搜索输入 cudnn 查找。
点击任意一个 cuDNN Download ，进入界面，选择 I Agree To the Terms of the cuDNN Software License Agreement ，会显示版本列表：

点击下载

安装

将下载的cudnn文件上传到服务器上。

(base) xiu@xiu:~/Downloads/cudnn$ ls
cudnn-linux-x86_64-8.4.0.27_cuda10.2-archive.tar.xz

解压

$ tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.x.x.x_cudaX.Y-archive.tar.xz

Copy the following files into the CUDA toolkit directory.

$ sudo cp cudnn-*-archive/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
$ sudo cp -P cudnn-*-archive/lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

实际操作：

(base) xiu@xiu:~/Downloads/cudnn$ ls
cudnn-linux-x86_64-8.4.0.27_cuda10.2-archive  cudnn-linux-x86_64-8.4.0.27_cuda10.2-archive.tar.xz
(base) xiu@xiu:~/Downloads/cudnn$ sudo cp cudnn-linux-x86_64-8.4.0.27_cuda10.2-archive/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
[sudo] password for xiu:
(base) xiu@xiu:~/Downloads/cudnn$ sudo cp -P cudnn-linux-x86_64-8.4.0.27_cuda10.2-archive/lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
(base) xiu@xiu:~/Downloads/cudnn$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

查看cudnn版本

# 下面两个指令都可，哪个可以正常输出用哪个。
(base) xiu@xiu:~/Downloads/cudnn$ cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
(base) xiu@xiu:~/Downloads/cudnn$
(base) xiu@xiu:~/Downloads/cudnn$ cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
#define CUDNN_MAJOR 8
#define CUDNN_MINOR 4
#define CUDNN_PATCHLEVEL 0
--
#define CUDNN_VERSION (CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL)#endif /* CUDNN_VERSION_H */

成功！

测试运行速度

26->30 it/s

安装cudnn前速度：

更改后：

参考

理清GPU、CUDA、CUDA Toolkit、cuDNN关系以及下载安装
ubuntu16.04+GTX1650 安装cuda,驱动会自动安装！+安装cudnn
cuDNN的安装（版本选择， Runtime 还是 Developer）

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16.04安装1080ti驱动

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程序测试

cudnn

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