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1. 更新显卡驱动1.1. 查看当前显卡驱动版本1.2. 删除原始显卡驱动1.3. 删除CUDA Toolkit1.4. 在NVIDIA官网找到2080Ti对应的最新驱动程序

2. 更新CUDA Toolkit2.1. 下载CUDA Toolkit2.2. 安装.run2.3. 添加环境变量2.4. 检查是否安装好了

最近需要更新服务器的显卡驱动和CUDA版本，记录一下更新过程。

写在前面：对于稍微有些复杂的环境安装问题，不要指望一个博客能涉及到方方面面。以下内容只是记录大体流程，不同环境肯定还会遇到不同的、博客中没有涉及到的问题，此时还需要“具体问题具体分析”。

1. 更新显卡驱动

1.1. 查看当前显卡驱动版本

nvidia-smi -a

可以看到目前的显卡驱动是418.74，CUDA Driver是10.1，显卡是2080Ti。

1.2. 删除原始显卡驱动

sudo nvidia-uninstall

遇到选项一路回车就行。

1.3. 删除CUDA Toolkit

找到你安装cuda toolkit的位置

cd /usr/local/cuda-10.1/bin/

sudo ./cuda-uninstaller

都删除了：

删除cuda toolkit文件夹：

rm -r /usr/local/cuda-10.1/

1.4. 在NVIDIA官网找到2080Ti对应的最新驱动程序

NVIDIA官网

按照我的版本信息选择相应的版本

下载最新版本驱动：

将下载的‘NVIDIA-Linux-x86_64-550.54.14.run’放在服务器某路径下:

cd /root/nvidia-driver-550.54.14/

sh NVIDIA-Linux-x86_64-550.54.14.run

一路选择继续安装，安装好之后重启:

sudo reboot

重启后查看：

nvidia-smi

可以看到driver和CUDA Version都更新到最新了。

2. 更新CUDA Toolkit

弄清一个问题：nvidia-smi和nvcc -V显示的CUDA版本有什么区别？

参考：一文讲清楚CUDA、CUDA toolkit、CUDNN、NVCC关系

CUDA主要有两个API：runtime API（nvcc -V）、driver API（nvidia-smi）

nvidia-smi属于driver API、nvcc属于runtime API。用于支持driver API的必要文件(如libcuda.so)是由GPU driver installer安装的。用于支持runtime API的必要文件(如libcudart.so以及nvcc)是由CUDA Toolkit installer安装的。

（如果只安装driver API，不安装runtime API（cuda toolkit），也能正常使用pytorch，但涉及到一些需要编译安装的更底层的工具，比如apex、deepspeed，就会报错，这时还需要床runtime API，不如直接全装了。）

2.1. 下载CUDA Toolkit

来这里下载对应CUDA Driver Version版本的CUDA Toolkit Version（根据你的环境自己选）：

mkdir /root/cuda-toolkit-12.1/

cd /root/cuda-toolkit-12.1/

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.1.1/local_installers/cuda_12.1.1_530.30.02_linux.run

2.2. 安装.run

sudo sh cuda_12.1.1_530.30.02_linux.run

注意：由于已经有CUDA Driver12.4了，因此在安装过程中不需要勾选CUDA Driver。

2.3. 添加环境变量

export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-12.1/bin

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-12.1/lib64

当然，如果你之前安装过CUDA Toolkit，需要先删除环境变量

P

A

T

H

和

PATH和

PATH和LD_LIBRARY_PATH中的地址，具体操作参考：Linux修改环境变量中的“修改方法二”。

2.4. 检查是否安装好了

nvcc -V

完成！