cudnn60linux

在Linux系统中安装CUDA和cuDNN是深度学习开发中至关重要的一步，尤其是在使用NVIDIA GPU进行计算时，以下是针对CUDA 6.0和cuDNN在Linux系统上的详细安装步骤、常见问题及解答，以及一些小编的心得分享。

一、安装前的准备

1、确认显卡驱动：在安装CUDA之前，需要确保系统已经正确安装了NVIDIA的显卡驱动，可以通过nvidia-smi命令来检查显卡驱动的版本和状态。

2、选择CUDA版本：访问NVIDIA官网或相关资源网站，下载与你的显卡驱动兼容的CUDA Toolkit版本，对于CUDA 6.0，你需要找到对应的下载链接并下载.run安装文件。

3、准备安装环境：确保系统已经安装了必要的依赖库，如gcc、g++等编译器，这些编译器对于编译CUDA代码至关重要。

二、CUDA安装步骤

1、安装CUDA Toolkit：将下载的CUDA安装文件（如cuda_10.1.105_418.39_linux.run）上传到服务器上，并给予执行权限，然后运行该文件，按照提示进行安装，在安装过程中，可以选择不安装NVIDIA驱动（如果已经安装过的话）。

2、配置环境变量：安装完成后，需要配置环境变量以便系统能够找到CUDA Toolkit，这通常涉及到编辑~/.bashrc或~/.zshrc文件，并添加以下行（请根据实际情况调整路径）：

   export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
   export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64
   export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

保存并关闭文件后，运行source ~/.bashrc或source ~/.zshrc使更改生效。

3、验证安装：通过运行nvcc -V命令来验证CUDA是否安装成功，如果输出了CUDA的版本信息，则说明安装成功。

三、cuDNN安装步骤

1、下载cuDNN：访问NVIDIA官网，下载与你的CUDA版本兼容的cuDNN库，注意选择正确的版本和操作系统类型。

2、解压并复制文件：将下载的cuDNN压缩包解压到某个目录，然后将解压后的文件夹中的include和lib64文件夹分别复制到CUDA的对应目录下。

   sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
   sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
   sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn

这里的路径可能需要根据你的实际安装情况进行调整。

3、验证安装：通过查看/usr/local/cuda/include/cudnn_version.h来验证cuDNN是否安装成功，如果文件中包含了cuDNN的版本信息，则说明安装成功。

四、FAQs

1、问：如果系统已经安装了其他版本的CUDA，如何切换到新版本？

答：可以通过删除旧版本的软链接并创建新版本的软链接来实现CUDA版本的切换，具体操作如下：

   sudo rm -rf /usr/local/cuda
   sudo ln -s /usr/local/cuda-新版本 /usr/local/cuda

请将“新版本”替换为你实际想要切换到的CUDA版本号。

2、问：在安装过程中遇到“command not found: nvcc”错误怎么办？

答：这通常是因为环境变量没有正确配置，请检查你的~/.bashrc或~/.zshrc文件，确保其中包含了正确的CUDA路径配置，然后运行source ~/.bashrc或source ~/.zshrc使更改生效。

小编有话说

安装CUDA和cuDNN虽然步骤较多，但只要按照官方文档和社区指南仔细操作，通常都能顺利完成，建议在安装前仔细阅读官方文档和相关教程，确保自己对每个步骤都有清晰的理解，如果在安装过程中遇到任何问题，不要犹豫向社区寻求帮助，记得定期检查并更新你的CUDA和cuDNN版本，以保持与最新技术和最佳实践的同步。