CUDA & cuDNN环境配置

绝地灬酷狼 2021-12-10 04:27 315阅读 0赞

环境

*  python3.5
 *  tensorflow 1.3
 *  VUDA  8.0
 *  cuDNN V6.0

1、确保GPU驱动已经安装

*  lspci | grep -i nvidia 通过此命令可以查看GPU信息
 *  nvidia-smi 可以查看英伟达显卡信息

确保gcc安装

*  gcc -v

3、确保安装ssh

*  yum install openssh-server

4、确保安装kernel

*  sudo yum install kernel-devel-$(uname -r) kernel-headers-$(uname -r)

CUDA 环境配置

安装

*  注意：这个地方使用的是8.0，9.x 有坑
 *  下载[https://developer.nvidia.com/cuda-downloads][https_developer.nvidia.com_cuda-downloads]
 *  $ sudo rpm -i cuda\_installer\_downloaded\_file.rpm
 *  $ sudo yum clean all
 *  $ sudo yum install cuda

5.2 配置

*  添加下面配置到/etc/profile 或/etc/bashrc
 *  $ export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH
 *  $ export LD\_LIBRARY\_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD\_LIBRARY\_PATH

5.3 验证

*  nvcc -V 
 *  sample 中含有一个device的检测文件，make 然后执行就可以检测（如果安装正常）

5.4 cuDNN配置

*  注意：这个地方使用的是[Download cuDNN v6.0 (April 27, 2017), for CUDA 8.0][Download cuDNN v6.0 _April 27_ 2017_ for CUDA 8.0]，其它的[for CUDA 8.0][Download cuDNN v6.0 _April 27_ 2017_ for CUDA 8.0] 有坑
 *  tar -zxvf cudnn-6.5-linux-x64-v2.tgz
 *  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\*

转载于:https://www.cnblogs.com/shanguanghui/p/8144052.html

[https_developer.nvidia.com_cuda-downloads]: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
[Download cuDNN v6.0 _April 27_ 2017_ for CUDA 8.0]: https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download#a-collapse6-8

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