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  • Ubuntu Cuda版本切换
    2021-05-27 15:29:50

    一、前言

    windows cuda版本切换见:https://blog.csdn.net/luozhichengaichenlei/article/details/104678203

    因为我一直用cuda10.0,但是现在很多东西需要更新版本的cuda,比如tensorflow2.3就需要cuda10.1;

    为了能够在工作中更方便,准备在电脑上安装两个及以上的cuda版本,然后应对不同的项目进行不同cuda版本切换;

     

    二、步骤

    参考网址:https://blog.csdn.net/qq_29300341/article/details/84573517

    1、写博客之前,我的ubuntu18.04已经是装好了cuda10.0的,现在先下载cuda10.1的安装软件cuda_10.1.168_418.67_linux.run

     

    2、安装命令

    sudo bash ./cuda_10.1.168_418.67_linux.run

    安装时不用装Driver和Sample,安装完成后你的/usr/local/下有这三个文件夹,cuda、cuda-10.0和cuda-10.1,其中cuda文件夹是软链接,链接到我新安装的cuda10.1;

     

    3、环境配置

    这步很重要,因为版本切换的原理就是软链接+环境export,用以下命令进行环境配置:

    注意路径中一定是cuda,而不是cuda-10.0或者cuda10.1;

    sudo gedit ~/.bashrc
    
    export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
    export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
    export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
    export LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LIBRARY_PATH
    
    source ~/.bashrc

     

    4、版本切换

    切换到10.1:

    sudo rm -rf /usr/local/cuda
    sudo ln -s /usr/local/cuda-10.1  /usr/local/cuda
    nvcc -V

     

    切换到10.0:

    sudo rm -rf /usr/local/cuda
    sudo ln -s /usr/local/cuda-10.0  /usr/local/cuda
    nvcc -V

     

    三、其他

    cudnn安装:

    (1)下载cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.5.32.tgz并解压,复制到路径,注意路径中一定是cuda-10.1,而不是cuda,这里和上面正好相反;

    tar -zvxf cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.5.32.tgz
    sudo chmod 777 -R *
    
    sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-10.1/include
    sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-10.1/lib64
    
    cat /usr/local/cuda-10.1/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

     

     

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    export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda export PATH=$PATH:/usr/local/cuda export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64 设置完毕后如下图所示: **注意:**如果大家按照下图设置的话...

    1. 设置环境变量

    sudo vi ~/.bashrc
    

    进入bashrc文件后,在文件末尾添加以下代码,用来设置cuda的环境变量:

    export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda  
    export PATH=$PATH:/usr/local/cuda
    export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64
    

    设置完毕后如下图所示:在这里插入图片描述
    **注意:**如果大家按照下图设置的话,这是硬链接,无法设置软连接。也就是说,即使你按照步骤2设置完软连接,输入nvcc -V,发现没能切换cuda版本
    硬链接设置方式
    输入下面的指令,使修改后的bashrc生效

    source ~/.bashrc
    

    2. 通过设置软连接,切换cuda版本

    查看当前软连接的cuda版本,是cuda-11.0

    cd /usr/local
    stat cuda
    

    在这里插入图片描述
    通过输入指令nvcc -V,查看当前的runtime cuda版本是11.0
    在这里插入图片描述
    cuda-11.0切换成cuda-10.2

    sudo rm -rf /usr/local/cuda
    sudo ln -s /usr/local/cuda-10.0 /usr/local/cuda
    stat cuda
    nvcc -V
    

    在这里插入图片描述

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    cuda 10.0切换到10.2

    ncvv -V 查看cuda 版本

    安装cuda 及cudann

    note :
    将D:\cuda\cudnn-10.2-windows10-x64-v7.6.5.32\cuda\bin
    目录下cudann64_7.dll
    复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\bin

    切换cuda

    CUDA_PATH,NVCUDASAMPLES_ROOT 改成10.2路径
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    Path 添加10.2路径并上移到10.0上方
    在这里插入图片描述
    cmd nvcc -V
    在这里插入图片描述

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    一、安装:

    cuda的安装教程较多,可以参考的博客:
    https://blog.csdn.net/zsc201825/article/details/91129403
    安装后的默认地址:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA
    本人安装了CUDA8.0与CUDA10.0两个版本,文件图如图所示:
    在这里插入图片描述

    二、版本切换:

    1.方法一(推荐):

    右击我的电脑,点击属性,左上角选择高级系统设置:
    在这里插入图片描述
    选择环境变量
    在这里插入图片描述
    系统变量中的CUDA_PATH,NVCUDASAMPLES_ROOT进行编辑为自己需要的cuda版本
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    再点击path,进行编辑
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    将所有出现cuda的进行移动,将需要的cuda版本进行上移。
    操作前:

    C:\WINDOWS\system32>nvcc --version
    nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
    Copyright (c) 2005-2018 NVIDIA Corporation
    Built on Sat_Aug_25_21:08:04_Central_Daylight_Time_2018
    Cuda compilation tools, release 10.0, V10.0.130
    

    操作后:

    C:\WINDOWS\system32>nvcc --version
    nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
    Copyright (c) 2005-2016 NVIDIA Corporation
    Built on Sat_Sep__3_19:05:48_CDT_2016
    Cuda compilation tools, release 8.0, V8.0.44
    

    2.方法二:

    在需要使用的工具中,创建不同的虚拟环境。比如使用tensorflow框架过程中,那就创建两个不同的虚拟环境,分别安装两个版本的tensorflow,tensorflow会根据自身版本的需求找到对应的cuda版本。在需要使用哪个版本时,激活那个虚拟环境就行。
    创建虚拟环境参考https://blog.csdn.net/sinat_41898105/article/details/80714974

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