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一、安装前准备工作查看GPU和型号查看GCC版本*下载gcc12 *检查驱动 二、安装CUDA Toolkit*安装驱动 三、安装后的工作必要操作推荐的操作开启守护进程模式删除本地下载安装包 四、验证删除CUDA常见问题及解决方案还需要安装cuDNN吗？nvcc: No such file or directory“error while loading shared libraries: <lib name>: cannot open shared object file: No such file or directory”

流程：

安装前检查->安装->安装后配置->验证

版本: CUDA12.5

系统: Ubuntu22.04

内核: 6.5.0-35-generic

本文参考官方指南CUDA Installation Guide for Linux

一、安装前准备工作

查看GPU和型号

spci | grep -i nvidia

看到类似内容，我这是1660 S

01:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation TU116 [GeForce GTX 1660 SUPER] (rev a1)

查看GCC版本

gcc --version

虽然官方说6.0~13.0版本的都可以，但实测11.4版本的不行，可能有BUG。

若为11.4版本的，请下载12版本。

*下载gcc12

不需要下载的请跳过！

# 查看之前的版本> gcc --versiongcc-11 (Ubuntu 11.4.0-1ubuntu1~22.04) 11.4.0Copyright (C) 2021 Free Software Foundation, Inc.# 安装gcc12> sudo apt-get install gcc-12 # 将他添加到gcc备选组中，且设置优先级为12> sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-12 12

/usr/bin/gcc 主链接

gcc 组名

/usr/bin/gcc-12 要添加进组的命令

12 优先级，数字越大约优先

查看gcc的链接设置，看一眼配置对了没

sudo update-alternatives --config gcc

这时候查看gcc版本就是12.4了

gcc --version

*检查驱动

非必要行为！我们在安装toolkit的时候会自动安装GPU驱动

二、安装CUDA Toolkit

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

按照你的来，我这是选择的本地安装，就是下载一个安装包，在本地安装，deb类型的安装包是由APT管理，方便更新与卸载。

截止到目前位置为12.5版本，具体命令我这直接复制官网的，一条一条执行。

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-ubuntu2204.pinsudo mv cuda-ubuntu2204.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.5.0/local_installers/cuda-repo-ubuntu2204-12-5-local_12.5.0-555.42.02-1_amd64.debsudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2204-12-5-local_12.5.0-555.42.02-1_amd64.debsudo cp /var/cuda-repo-ubuntu2204-12-5-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/sudo apt-get updatesudo apt-get -y install cuda-toolkit-12-5

*安装驱动

上一步会自动安装GPU驱动的， 如果没有安装驱动成功，才去选择手动安装。

检查驱动版本nvidia-smi

安装命令,最新版

sudo apt-get install -y cuda-drivers

如果你想要安装指定版本，2选1即可

sudo apt-get install -y cuda-drivers-555

三、安装后的工作

必要操作

设置环境变量，注意路径哈，是你安装版本的路径

export PATH=/usr/local/cuda-12.5/bin${ PATH:+:${ PATH}}

若想使其永久生效，，添加到.bashrc配置文件里面，如果你使用zsh，添加到.zshrc里面

# 打开配置文件vi ~/.bashrc# 添加到最后一行，保存并退出export PATH=/usr/local/cuda-12.5/bin${ PATH:+:${ PATH}}# 重新激活配置文件source ~/.bashrc

如果你选择安装cuda toolkit的不是deb安装形式，而是runfile方式，还需要手动添加动态链接库的路径.注意路径哈，是你安装版本的路径

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.5/lib64\ ${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

推荐的操作

开启守护进程模式

开启守护进程持久化模式，比传统持久化模式更优雅稳定elegent and robust

sudo /usr/bin/nvidia-persistenced --verbose

如果没有任何提示，说明启动成功，linux惯例"没有消息就是最好的消息"

删除本地下载安装包

删除命令，按照你安装toolkit时的版本填入

sudo apt-get remove --purge "cuda-repo-<distro>-X-Y-local*"

我的删除命令

sudo apt-get remove --purge "cuda-repo-ubuntu2204-12-5-local*"

四、验证

验证CUDA版本，这是runtime运行时的版本

nvcc -V

验证驱动版本

nvidia-smi 右上角显示的cuda版本是驱动的CUDA版本 向下兼容，兼容比这个数字低的cuda 运行时版本

比如 nvidia-smi显示的cuda是12.5, 而 nvcc -V显示的是12.1这是没有问题的。但反过来不行哦！得更新驱动

二者的CUDA的区别

驱动API通常用于创建，因为它可以做更加精细化的控制，cuda RUNTIME API通常在运行使用时调用。

详细区别https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-runtime-api/driver-vs-runtime-api.html

删除CUDA

如果你安装遇到问题，折腾好久没搞好！请先清除所有关于cuda的文件，再重新安装。

注意，在清除的时候，cuda依赖的其他库也可能会被删除！！可能会导致你的其他程序无法正常运行！

在删除的时候，注意下有哪些库被卸载了

删除命令

# 删除CUDA TOOLKITsudo apt-get --purge remove "*cuda*" "*cublas*" "*cufft*" "*cufile*" "*curand*" \ "*cusolver*" "*cusparse*" "*gds-tools*" "*npp*" "*nvjpeg*" "nsight*" "*nvvm*"# 删除驱动sudo apt-get --purge remove "*nvidia*" "libxnvctrl*"# 清除一些依赖和安装包sudo apt-get autoremove

常见问题及解决方案

还需要安装cuDNN吗？

不需要，安装CUDA Toolkit的时候，已经装好了

如何查看？

ldconfig -p | grep cudnn

显示结果：

libcudnn_ops.so.9 (libc6,x86-64) => /lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn_ops.so.9libcudnn_ops.so (libc6,x86-64) => /lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn_ops.solibcudnn_heuristic.so.9 (libc6,x86-64) => /lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn_heuristic.so.9libcudnn_heuristic.so (libc6,x86-64) => /lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn_heuristic.solibcudnn_graph.so.9 (libc6,x86-64) => /lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn_graph.so.9

nvcc: No such file or directory

没有添加环境变量！请仔细看安装后的工作哦

export PATH=/usr/local/cuda-12.5/bin${PATH:+:${PATH}}

“error while loading shared libraries: : cannot open shared object file: No such file or directory”

没有设置动态库链接变量

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.5/lib${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}