Ubuntu18.04安裝RTX2060顯卡驅動+CUDA+cuDNN
- 1 安裝RTX2060顯卡驅動
- 1.1 查看當前顯卡是否被識別
- 1.2 安裝驅動依賴
- 1.3 安裝桌面顯示管理器
- 1.4 下載顯卡驅動
- 1.5 禁用nouveau
- 1.6 安裝驅動
- 1.7 查看驅動安裝情況
- 2 安裝CUDA
- 2.1 查看當前顯卡支持的CUDA版本
- 2.2 下載CUDA Toolkit
- 2.3 安裝CUDA Toolkit
- 2.4 設置環境變量
- 3 安裝cuDNN
- 3.1 下載cuDNN
- 3.2 安裝cuDNN
1 安裝RTX2060顯卡驅動
1.1 查看當前顯卡是否被識別
lspci | grep NVIDIA
1.2 安裝驅動依賴
sudo apt-get install gcc g++ cmake
1.3 安裝桌面顯示管理器
sudo apt-get install lightdm
1.4 下載顯卡驅動
在英偉達顯卡驅動官網選擇RTX2060驅動,進行下載。
英偉達顯卡驅動官網
1.5 禁用nouveau
sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf
在文件末尾添加下面兩行指令
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
使禁用生效
sudo update-initramfs -u
然后重啟計算機。
1.6 安裝驅動
重啟計算機進入Ubuntu系統后,Ctrl+Alt+F2進入命令行終端。找到下載好的顯卡驅動,添加其執行權限。
chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-550.54.14.run
關閉圖形顯示
sudo service lightdm stop
運行顯卡驅動安裝程序
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-550.54.14.run
安裝完成后,打開圖形顯示
sudo service lightdm start
1.7 查看驅動安裝情況
nvidia-smi
2 安裝CUDA
2.1 查看當前顯卡支持的CUDA版本
nvidia-smi
2060顯卡目前支持的CUDA最高版本為12.4。
2.2 下載CUDA Toolkit
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
但考慮到cuDNN的對應CUDA的12.x版本沒有ubuntu18.04安裝包,這里就用CUDA 11.8版本。使用runfile方式安裝。
2.3 安裝CUDA Toolkit
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run
chmod +x cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run
sudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run`
已經裝好顯卡驅動,“Driver”就不選擇了。
安裝完成顯示如下信息:
2.4 設置環境變量
sudo gedit ~/.bashrc或者sudo gedit ~/.bashrc,然后在文件末尾添加下面內容
# CUDA Soft Link
export PATH=/usr/local/cuda-11.8/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.8/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
3 安裝cuDNN
3.1 下載cuDNN
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
選擇for CUDA 11.x的版本,下載Local Installer for Linux x86_64 (Tar)、Local Installer for Ubuntu18.04 x86_64 (Deb)。下載cuDNN需要登錄英偉達賬號,沒有英偉達賬號需先注冊一個。
3.2 安裝cuDNN
賦予安裝包執行權限,并執行安裝
chmod +x cudnn-local-repo-ubuntu1804-8.9.7.29_1.0-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cudnn-local-repo-ubuntu1804-8.9.7.29_1.0-1_amd64.deb
解壓cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda11-archive.tar.xz
tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda11-archive.tar.xz
復制解壓好的文件到安裝好的CUDA環境中
sudo cp cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda11-archive/include/cudnn.h /usr/local/cuda-11.8/include
sudo cp cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda11-archive/lib/libcudnn* /usr/local/cuda-11.8/lib64