非root用户在Linux下安装多个版本的CUDA和cuDNN
2024.03.12 12:56浏览量:158简介:本文将指导非root用户在Linux系统下如何安装多个版本的CUDA和cuDNN,包括cuda 8和cuda 10.1等。我们将详细讲解安装步骤,并提供实际应用和实践经验,帮助读者解决可能遇到的问题。
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CUDA(Compute Unified Device Architecture)是NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型,它使得开发者可以使用通用的C语言进行GPU编程。cuDNN则是NVIDIA为深度学习开发者提供的GPU加速库。在Linux系统下,非root用户也可以安装多个版本的CUDA和cuDNN,下面我们将详细讲解安装步骤。
一、安装CUDA
首先,我们需要下载对应版本的CUDA安装包。在NVIDIA官网找到对应版本的CUDA下载页面,下载适合Linux系统的安装包。然后,解压安装包到指定目录。
接下来,我们进入CUDA安装包的目录,运行安装脚本。在安装过程中,我们可以选择安装样例和库的安装路径。由于我们不是root用户,所以安装路径需要选择在自己的主目录下,例如/home/username/cuda/cuda-x.x/。
安装完成后,我们需要配置环境变量。打开~/.bashrc文件,添加以下内容:
export PATH=/home/username/cuda/cuda-x.x/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/home/username/cuda/cuda-x.x/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
其中,x.x表示安装的CUDA版本号。保存并关闭文件后,运行source ~/.bashrc
使环境变量生效。
如果要安装多个版本的CUDA,可以重复以上步骤,但是要注意修改安装路径和环境变量中的路径,确保不同版本的CUDA不会相互干扰。
二、安装cuDNN
cuDNN的安装相对简单,我们只需要下载对应CUDA版本的cuDNN安装包,然后解压到CUDA安装目录下的lib64和include目录中即可。
例如,如果我们安装了cuda 8和cuda 10.1两个版本,那么我们需要下载对应版本的cuDNN安装包,并分别解压到/home/username/cuda/cuda-8.0/lib64、/home/username/cuda/cuda-8.0/include和/home/username/cuda/cuda-10.1/lib64、/home/username/cuda/cuda-10.1/include目录下。
安装完成后,我们同样需要修改环境变量。在~/.bashrc文件中添加以下内容:
export LD_LIBRARY_PATH=/home/username/cuda/cuda-8.0/lib64:/home/username/cuda/cuda-10.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
保存并关闭文件后,运行source ~/.bashrc
使环境变量生效。
三、实际应用和实践经验
在实际使用中,我们可以通过在终端中切换CUDA版本,来适应不同的深度学习框架和模型。例如,如果我们正在使用TensorFlow 1.x,那么可能需要使用cuda 8;而如果我们正在使用TensorFlow 2.x或PyTorch等较新的深度学习框架,那么可能需要使用cuda 10.1或更高版本。
切换CUDA版本的方法是在终端中设置LD_LIBRARY_PATH环境变量,指向对应版本的CUDA库。例如,如果要切换到cuda 8,可以运行以下命令:
export LD_LIBRARY_PATH=/home/username/cuda/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
同样,如果要切换到cuda 10.1,可以运行以下命令:
export LD_LIBRARY_PATH=/home/username/cuda/cuda-10.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
注意,在切换CUDA版本后,可能需要重新启动Python环境或Jupyter Notebook等,以确保新的CUDA版本生效。
总之,非root用户在Linux系统下安装多个版本的CUDA和cuDNN是完全可行的,只需要按照上述步骤进行操作,并注意修改环境变量和切换CUDA版本即可。在实际应用中,我们可以根据需要使用不同的CUDA版本,以满足不同的深度学习需求。

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