centos安装cudnn centos7
大家好，关于centos安装cudnn很多朋友都还不太明白，不过没关系，因为今天小编就来为大家分享关于centos7的知识点，相信应该可以解决大家的一些困惑和问题，如果碰巧可以解决您的问题，还望关注下本站哦，希望对各位有所帮助！
Linux安装显卡驱动、CUDA和cuDNN
为实现Linux系统中安装显卡驱动、CUDA和cuDNN的目标，首先需解决nouveau驱动问题，确保系统正常识别并使用显卡。具体步骤包括修改grub配置文件，创建新镜像文件，重启系统，验证nouveau驱动是否已禁用。
接着，安装gcc编译环境和内核相关包，确保系统具备编译CUDA环境的必要条件。使用命令执行如下操作：安装kernel-devel、kernel-doc、kernel-headers、gcc*、glibc*和glibc-*
更新系统，执行更新命令：yum-y update。安装GNOME Desktop和Development Tools。安装lrzsz和dkms工具。
登录NVIDIA官网，查询并下载对应显卡型号的驱动。切换至安装包目录，并添加可执行权限。安装显卡，确保在安装过程中使用正确的kernel-source-path路径，根据提示进行操作即可完成安装。验证安装成功。
安装CUDA Toolkit，需确保系统中安装有gcc和make。对于C++编程，还需安装g++。运行CUDA例程，需要相应的依赖库。安装前，确认已安装显卡驱动，避免重复安装。
配置CUDA，编辑~/.bashrc文件，更新配置，执行source命令以应用更改。验证CUDA安装成功，使用nvcc--version命令。
注意：CUDA、cuRAND等动态库位于/usr/local/cuda-10.1/lib64路径中。对于CUDA 10.1及之后版本，cuBLAS动态库已迁移到/usr/lib/x86_64-linux-gnu路径，可通过运行特定命令查询实际路径。使用Anaconda安装的CUDA Toolkit不位于lib64路径，且不会引起冲突。
安装cuDNN，解压tar文件，并移动cuDNN文件。验证cuDNN安装状态，确保系统正确识别并使用cuDNN。
最后，通过参考一系列相关链接，了解查看服务器显卡型号、Python版本、禁用默认驱动、安装CUDA和cuDNN等详细操作。链接包括但不限于查看服务器显卡信息、查看Linux显卡型号、Ubuntu20.04系统禁用Nouveau驱动、CentOS7篇关于禁用默认显卡驱动等内容。
Ubuntu16.04 安装cuda11.3+cudnn8.2.1
为了利用TensorRT加速模型，当前系统需更新到CUDA 11.3和cudnn 8.2.1版本。由于Ubuntu 16.04仅支持到CUDA 11.3，新版本如11.4不兼容此系统，若需使用最新版本，需考虑更换操作系统。
安装流程如下：
1.登录英伟达官网，根据需求下载CUDA 11.3版本。
前往CUDA专区，如需历史版本，需进行搜索。
1.依据下载命令执行下载操作。
选择“接受”选项，跳过驱动安装，直接点击“安装”进行CUDA 11.3的安装。如已有先前版本，安装不会受到影响。
1.确认安装是否成功。
执行更新环境操作，加入指定配置。执行测试命令以验证安装状态。
测试步骤包括：运行nvidia-smi命令查看显卡信息，执行nvcc-V命令确认CUDA版本。
2.查找并下载cudnn 8.2.1。
在cuDNN Archive中，选择支持11.x版本的8.2.1版本进行下载。
2.下载并安装cudnn 8.2.1。
通过解压文件完成安装，至此，CUDA 11.3和cudnn 8.2.1的安装过程结束。
2.安装教程参考：
查看荔枝七加er的CentOS非root用户安装CUDA和cuDNN的多图详细教程，了解完整步骤和注意事项。
CentOS 7.9安装Tesla M4驱动、CUDA和cuDNN
本文详细介绍了在 CentOS 7.9系统上安装 Tesla M4驱动、CUDA和 cuDNN的全过程，以解决使用 Windows系统配置深度学习环境时遇到的问题。考虑到 Windows的图形显示特性可能对深度学习环境产生干扰，我们选择使用 Linux系统 CentOS 7.9进行尝试。
首先，确定合适版本的 CUDA Toolkit。Tesla M4 GPU属于入门级产品，基于 Maxwell架构，其生命周期大约为 3年。考虑到性能与功耗提升，从 Pascal架构的 Tesla P4开始，它逐渐取代了 Tesla M4成为主流。本文建议选择 CUDA 10.0版本，作为较新且兼容的版本进行尝试。
下载 CUDA工具包时，推荐使用本地安装方式，因为这种方式包含所有组件，适合在低带宽或离线环境下使用。本地安装程序为大文件，但可在多个系统上重复使用，节省下载时间。对于驱动程序，选择与 CentOS 7.9和 CUDA 10.0相匹配的版本进行下载。同时，安装 cuDNN扩展以增强深度神经网络的性能。
安装前，确保系统已安装 epel-release，以获取依赖包。更新系统以确保软件包是最新的。安装开发工具包和相应的 kernel-devel包以支持特定内核头文件和 DKMS模块。将下载的驱动、CUDA和 cuDNN文件上传至主机后，开始安装 GPU驱动程序。安装 CUDA和 cuDNN的过程与 Windows类似，主要涉及接受许可协议、配置参数、添加环境变量等步骤。
通过本文，读者可以系统地了解如何在 CentOS 7.9上安装 Tesla M4驱动、CUDA和 cuDNN，从而为深度学习项目提供高性能的计算环境。对于希望在 Linux系统上配置 GPU环境的研究者和开发者来说，这是一份详尽的指南。
