Ubuntu 20.04 RTX 4090显卡深度学习环境配置指南

在开始之前，请确保您的Ubuntu 20.04系统已经更新到最新版本。接下来，按照以下步骤进行深度学习环境配置：
步骤1：安装Nvidia显卡驱动
打开终端，输入以下命令以安装Nvidia显卡驱动：

nvidia-smi

如果命令未找到，则说明您的系统上尚未安装Nvidia显卡驱动。您可以通过以下命令进行安装：

sudo apt update
sudo apt install nvidia-driver-440

步骤2：安装CUDA 11.6.0
CUDA是Nvidia开发的并行计算平台和应用程序接口。要安装CUDA 11.6.0，请按照以下步骤操作：

1. 下载CUDA 11.6.0安装包。您可以从Nvidia官方网站下载对应版本的安装包。
2. 解压安装包并进入解压后的目录。
3. 运行以下命令以进行安装：

   sudo sh cuda_11.6.0_linux.run

4. 在安装过程中，您需要按照提示进行操作，并确保您的系统满足CUDA的最低要求。
5. 安装完成后，重新启动您的系统。
   步骤3：安装cuDNN 8.5
   cuDNN是Nvidia提供的深度神经网络库。要安装cuDNN 8.5，请按照以下步骤操作：
6. 下载cuDNN 8.5安装包。您可以从Nvidia官方网站下载对应版本的安装包。
7. 解压安装包并进入解压后的目录。
8. 将cuDNN库文件复制到CUDA安装目录下的include和lib64文件夹中。您可以使用以下命令进行复制：

   sudo cp include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include/
   sudo cp lib64/libcudnn*.so* /usr/local/cuda/lib64/

9. 重新生成动态链接器缓存。运行以下命令：

   sudo ldconfig

10. 现在，您的深度学习环境配置已经完成。您可以使用支持CUDA的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）进行模型训练和推理。
    注意事项：在配置深度学习环境时，请确保您的系统具有足够的内存和存储空间。另外，根据您的具体需求，您可能还需要安装其他依赖项或软件包。