本机电脑怎么做网站,主流的网站开发技术有,编程培训机构加盟怎样,网站设计策略Ubuntu18.04安装RTX2060显卡驱动CUDAcuDNN 1 安装RTX2060显卡驱动1.1 查看当前显卡是否被识别1.2 安装驱动依赖1.3 安装桌面显示管理器1.4 下载显卡驱动1.5 禁用nouveau1.6 安装驱动1.7 查看驱动安装情况 2 安装CUDA2.1 查看当前显卡支持的CUDA版本2.2 下载CUDA Toolkit2.3 安装… Ubuntu18.04安装RTX2060显卡驱动CUDAcuDNN 1 安装RTX2060显卡驱动1.1 查看当前显卡是否被识别1.2 安装驱动依赖1.3 安装桌面显示管理器1.4 下载显卡驱动1.5 禁用nouveau1.6 安装驱动1.7 查看驱动安装情况 2 安装CUDA2.1 查看当前显卡支持的CUDA版本2.2 下载CUDA Toolkit2.3 安装CUDA Toolkit2.4 设置环境变量 3 安装cuDNN3.1 下载cuDNN3.2 安装cuDNN 1 安装RTX2060显卡驱动
1.1 查看当前显卡是否被识别
lspci | grep NVIDIA1.2 安装驱动依赖
sudo apt-get install gcc g cmake1.3 安装桌面显示管理器
sudo apt-get install lightdm1.4 下载显卡驱动
在英伟达显卡驱动官网选择RTX2060驱动进行下载。 英伟达显卡驱动官网
1.5 禁用nouveau
sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf在文件末尾添加下面两行指令
blacklist nouveau
options nouveau modeset0使禁用生效
sudo update-initramfs -u然后重启计算机。
1.6 安装驱动
重启计算机进入Ubuntu系统后CtrlAltF2进入命令行终端。找到下载好的显卡驱动添加其执行权限。
chmod x NVIDIA-Linux-x86_64-550.54.14.run关闭图形显示
sudo service lightdm stop运行显卡驱动安装程序
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-550.54.14.run安装完成后打开图形显示
sudo service lightdm start1.7 查看驱动安装情况
nvidia-smi2 安装CUDA
2.1 查看当前显卡支持的CUDA版本
nvidia-smi2060显卡目前支持的CUDA最高版本为12.4。
2.2 下载CUDA Toolkit
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 但考虑到cuDNN的对应CUDA的12.x版本没有ubuntu18.04安装包这里就用CUDA 11.8版本。使用runfile方式安装。
2.3 安装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已经装好显卡驱动“Driver”就不选择了。 安装完成显示如下信息
2.4 设置环境变量
sudo gedit ~/.bashrc或者sudo gedit ~/.bashrc然后在文件末尾添加下面内容
# 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 安装cuDNN
3.1 下载cuDNN
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 选择for CUDA 11.x的版本下载Local Installer for Linux x86_64 (Tar)、Local Installer for Ubuntu18.04 x86_64 (Deb)。下载cuDNN需要登录英伟达账号没有英伟达账号需先注册一个。
3.2 安装cuDNN
赋予安装包执行权限并执行安装
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解压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复制解压好的文件到安装好的CUDA环境中
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
