安装CUDA

article/2025/8/29 18:01:15

ubuntu22.04系统安装CUDA多个版本，且自由切换
CTSC
已于 2022-12-02 15:14:40 修改 739
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分类专栏：【OpenMMLab】博客杂记-- 文章标签： python 开发语言
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前言

OpenMMLabb不同订单库需求不同的cuda版本，一直没找到一个完全完整靠谱的教程，这是我参考几个博客完成测试的全过程记录，方便以后操作，无任何商业用途，如有侵权，请联系删除。

注：

Ubuntu22.04系统，已安装CUDA11.7版本，现在安装CUDA11.3版本
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CUDA11.3版本安装【多cuda版本】

CUDA官网所有版本下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

选择指定的CUDA版本，选择你的系统架构版本。【11.3-11.7】

注意：芯片架构不懂的可以点击查看解释：Architeture解释

执行页面底部安装命令即可安装：

    wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pinsudo mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.3.0/local_installers/cuda-repo-ubuntu2004-11-3-local_11.3.0-465.19.01-1_amd64.debsudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2004-11-3-local_11.3.0-465.19.01-1_amd64.debsudo apt-key add /var/cuda-repo-ubuntu2004-11-3-local/7fa2af80.pubsudo apt-get updatesudo apt-get -y install cuda=11.3*注意：上面代码最后一行加上cuda版本号，否则会默认安装最高版本哦的！！！

安装成功会有以下提示：

查看cuda安装路径

cd /usr/local

路径中有两个CUDA版本，说明安装成功啦！
Cudnn安装

接下来需要安装cudnn，从官网选择对应的版本下载即可，这里需要你先进行登陆然后才能进入下载。这里我们选择对应于cuda11.3的cudnn8.6.0，选择cuDNN Library for Linux选项，如下图所示：

选择与系统对应的安装包，此处需要选择tar格式的，deb无法指定安装

下载后是一个压缩包，将其解压（解压的文件夹名称默认是cudnn），然后在解压后的目录下打开一个终端，依次执行如下命令即可。

    sudo cp cudnn/include/cudnn.h /usr/local/cuda-11.3/includesudo cp cudnn/lib/libcudnn* /usr/local/cuda-11.3/lib64sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.3/include/cudnn.h /usr/local/cuda-11.3/lib64/libcudnn*

4 设置环境变量
在任一终端执行sudo gedit ~/.bashrc，打开环境变量配置文本。将里面所有与cuda有关的带版本号路径都改为无版本号的。比如我之前已经安装好了cuda10.0，然后当时配置环境变量时，有许多/usr/local/cuda-10.0/这样的路径，要做的就是把所有的-10.0都去掉。修改好之后，保存并关闭文件，然后在终端执行命令source ~/.bashrc使环境变量的修改生效。
然后，要切换cuda版本的时候，直接建立对应的软链接即可，命令如下

前提：

    sudo rm -rf /usr/local/cuda    #删除之前创建的软链接sudo ln -s /usr/local/cuda-11.3 /usr/local/cuda    #创建链接到cuda9.0的软链接nvcc --version    #查看当前cuda版本

如果一切配置都是正确的，那么执行完ncvv --version这行命令后，应该可以看到如下输出：nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driverCopyright (c) 2005-2017 NVIDIA CorporationBuilt on Fri_Sep__1_21:08:03_CDT_2017Build cuda_11.7.r11.7/compiler.31442593_0

可以看到，cuda版本已经成功更换成9.0了。而如果要更改回去，则只需要执行类似上面的命令即可（只需将9.0改为10.0，是不是超级方便）：

    sudo rm -rf /usr/local/cuda    #删除之前创建的软链接sudo ln -s /usr/local/cuda-11.7 /usr/local/cuda    #创建链接到cuda9.0的软链接nvcc --version    #查看当前cuda版本

执行后，可以看到输出变成了：

    nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driverCopyright (c) 2005-2018 NVIDIA CorporationBuilt on Sat_Aug_25_21:08:01_CDT_2018Cuda compilation tools, release 10.0, V10.0.130Build cuda_11.3.r11.3/compiler.297451515_0

5 可能遇到的报错及解决方法

虽然执行nvcc --version命令可以看到cuda版本的切换，但是，如果此时你再执行nvidia-smi命令，想看一下
当前GPU的信息和使用情况的话，你很可能会获得一个报错信息：

Failed to initialize NVML: Driver/library version mismatch

意思是驱动版本不匹配。心想，这就奇了怪了，安装cuda时候选择了run文件就是为了避免安装时候驱动被修改，而且安装过程中的驱动选项也是选的no，这下可不好解释了。网上很多说法是这种问题应该重装系统驱动的，但是，千万别！搞不好你不仅新安装的cuda失败了，就连之前已经安装妥当的cuda也白搭进去了。俗话说的好，遇事不决，重启解决。重启一下系统就完事了，确实有效！重启后再次打开终端执行nvidia-smi，输出如下：

可以看到右上角显示的cuda version是11.0，而我当前cuda版本实际上是9.0，我甚至根本就没安装过11.0的。需要注意的是，要看当前是什么cuda版本，使用nvcc --version看到的输出才是正确的，而nvidia-smi主要是用来查看GPU使用情况的，此外，它还能实时查看GPU使用情况。
6 查看已安装的cuda版本有哪些

一般如果我们都是使用默认位置安装cuda的话，那么其安装路径都是/usr/local。如果要查看该目录下已经安装有哪些版本的cuda，可以通过在终端执行如下命令：

ls -l /usr/local | grep cuda

比如我这里执行的输出为：

    lrwxrwxrwx 1 root     root       20 11月 13 12:45 cuda -> /usr/local/cuda-10.0
    drwxr-xr-x 19 root     root     4096 3月   1 2021 cuda-10.0
    drwxr-xr-x 17 root     root     4096 11月 13 12:11 cuda-8.0
    drwxr-xr-x 18 root     root     4096 10月 27 21:10 cuda-9.0

总共有四行输出，其中第一行表示当前建立了软链接的版本，是cuda10.0。然后，后边三行就是已经安装的cuda版本，我这里有三个，分别是8.0，9.0和10.0。这个命令的作用主要是，如果你忘了已经安装了哪些版本的cuda的时候，就可以直接通过命令查看到。