Nvidia GPU Ubuntu22.04下cuda12.2+cudnn8.9.6+pytorch2.1.2的cond...

发布网友 发布时间：2024-09-01 10:32

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热心网友 时间：2024-09-01 10:48

在Ubuntu 22.04系统中，安装Nvidia GPU（如CUDA 12.2和cudnn8.9.6）以及PyTorch 2.1.2的conda环境，可以按照以下步骤进行：

1. 首先，确保你的Ubuntu系统支持的gcc版本与CUDA兼容，可通过官方文档进行检查：[docs.nvidia.com/cuda/cu...]

2. 安装CUDA：访问developer.nvidia.com/cu...，下载CUDA 12.2的对应版本。在终端中，使用下载的安装文件进行安装，并在安装完成后检查cuda版本。

3. 接下来，安装cudnn。访问NVIDIA Developer网站，选择与CUDA 12.2版本匹配的cudnn Local Installer for Linux x86_ (Tar) 下载。解压后，进入解压目录并运行安装命令。

4. 为了管理conda环境，需要安装Miniconda。从清华源下载Miniconda3-py310_23.11.0-2-Linux-x86_.sh，拷贝到用户目录后执行安装，记得更换为官方镜像源。

5. 初始化Miniconda并创建新的虚拟环境，如AI_3.10，使用Python 3.10。在环境激活后，安装PyTorch。

6. 访问PyTorch官网[Start Locally | PyTorch]，根据项目需求选择合适的安装命令。

7. 安装完成后，验证PyTorch是否正确安装，通过编写测试脚本来确认。

在使用过程中，团队成员可以通过conda虚拟环境在单机上共享Nvidia GPU资源，这对于AI项目部署更为便捷，但可能在开发调试时略逊于直接硬件访问。值得注意的是，如果你的服务器是国产的，可能会有更好的性能体验，正如你所分享的那样。