当前位置: 首页 > news >正文

WSL2 Ubuntu安装Cuda 11.8

WSL2 Ubuntu安装Cuda 11.8

  • 介绍
    • 方法一:使用 runfile 手动安装(推荐)
    • 方法二:通过apt安装
    • 其他:升级到更高版本 CUDA
      • 1. 确认 CUDA 安装路径
      • 2. 验证环境变量
      • 注意事项

介绍

方法一:使用 runfile 手动安装(推荐)

  1. 根据 CUDA Toolkit 11.8 Downloads | NVIDIA Developer 指示完成安装。

  2. 设置环境变量:

    • PATH:将 CUDA 的可执行文件路径添加到系统路径。
    • LD_LIBRARY_PATH:将 CUDA 的库文件路径添加到动态链接库路径。
    export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.8
    export PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATH
    export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
    

    或者:

    echo 'export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.8' >> ~/.bashrc
    echo 'export PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
    echo 'export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
    source ~/.bashrc
    
  3. 验证 CUDA 安装:

    nvcc --version       # 应输出 11.8
    nvidia-smi           # 查看驱动和 GPU 状态
    /usr/local/cuda-11.8/extras/demo_suite/deviceQuery # 运行测试程序
    

方法二:通过apt安装

  1. 配置 CUDA 仓库(需要注意不同系统配置不同)

    Unbuntu 24.04版本:

    # 修改为适配 24.04 的路径
    wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2404/x86_64/cuda-ubuntu2404.pin
    sudo mv cuda-ubuntu2404.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
    
    # 添加 GPG 密钥(需确认密钥是否更新)
    sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2404/x86_64/3bf863cc.pub
    
    # 添加仓库
    sudo add-apt-repository "deb https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2404/x86_64/ /"
    

    Ubuntu 22.04版本:

    wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-wsl-ubuntu.pin
    sudo mv cuda-wsl-ubuntu.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
    sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/3bf863cc.pub
    sudo add-apt-repository "deb https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/ /"
    
  2. 执行安装:

    sudo apt update
    sudo apt install cuda-toolkit-11-8
    
  3. 配置环境:

    echo 'export PATH=/usr/local/cuda-11.8/bin${PATH:+:${PATH}}' >> ~/.bashrc
    echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.8/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}' >> ~/.bashrc
    source ~/.bashrc
    

其他:升级到更高版本 CUDA

# 移除旧 CUDA 仓库
# sudo rm /etc/apt/sources.list.d/cuda*.list

# 添加新版本 CUDA 仓库, 按上述方法

# 执行安装
sudo apt install nvidia-cuda-toolkit

使用 sudo apt install nvidia-cuda-toolkit 安装 CUDA 后,默认会将 CUDA 工具包安装到系统的标准路径中。为了正确配置环境变量(如 PATHLD_LIBRARY_PATH),以下是详细步骤:


1. 确认 CUDA 安装路径

通过 apt 安装的 CUDA 工具包通常会将文件分散到系统的多个目录中,而不是集中在一个目录(如 /usr/local/cuda)。以下是主要路径:

  • CUDA 工具/usr/bin
  • CUDA 库/usr/lib/x86_64-linux-gnu
  • 头文件/usr/include

运行以下命令确认 nvcc 的路径:

which nvcc

输出示例:

/usr/bin/nvcc

2. 验证环境变量

运行以下命令检查环境变量是否设置成功:

echo $PATH
echo $LD_LIBRARY_PATH

输出应包含 /usr/bin/usr/lib/x86_64-linux-gnu

同时,检查 nvcc 是否可用:

nvcc --version

输出应显示 CUDA 版本信息。


注意事项

  • 多版本 CUDA:如果系统中安装了多个 CUDA 版本,可以通过修改 PATHLD_LIBRARY_PATH 切换版本。
  • WSL2 环境:在 WSL2 中,CUDA 的路径通常与 Linux 系统一致,但需确保 Windows 宿主机的 NVIDIA 驱动已正确安装。

相关文章:

  • 蓝桥杯省赛真题C++B组-小球反弹
  • 利用Python爬虫根据关键词获取商品列表
  • 矫平机:工业制造的“误差归零者”,如何重塑智造新生态?
  • 深入理解 Qt 系统托盘图标:创建自定义的系统托盘图标类
  • 星越L_外后视镜使用讲解
  • Python的那些事第四十五篇:继承自Nose的测试框架Nose2
  • python中的max(),需要注意的点
  • 内存泄漏的防范:检测与预防
  • nodejs42 (UI相关) : svg的viewBox属性
  • 【小沐学Web3D】three.js 加载三维模型(React)
  • 【GNU Radio】ZMQ模块学习
  • 弹球小游戏-简单开发版
  • Spring Cloud 中的服务注册与发现: Eureka详解
  • python相关语法的学习文档1
  • @restcontroller和@RequestMapping 注解的简单学习
  • kmp报错→Cannot find skiko-windows-x64.dll.sha256
  • Java线程
  • MySQL知识点
  • ollama API 本地调用
  • tsfresh:时间序列特征自动提取与应用
  • 特朗普称美军舰商船应免费通行苏伊士运河,外交部:反对任何霸凌言行
  • 公积金利率降至历史低位,百万房贷30年省5万
  • 马斯克的胜利?OpenAI迫于压力放弃营利性转型计划
  • 外交部:中方和欧洲议会决定同步全面取消对相互交往的限制
  • 言短意长|如何看待“订不到酒店的游客住进局长家”这件事
  • 市值增22倍,巴菲特30年重仓股盘点