ubuntu安装cuda8？ubuntu安装run文件
很多朋友对于ubuntu安装cuda8和ubuntu安装run文件不太懂，今天就由小编来为大家分享，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！
ubuntu16.04怎么检测是否安装cuda8
1、在英伟达的上对应系统版本的cuda5.5工具包，我的笔记本是32位的，的包是cuda_5.5.22_linux_32.run，当然deb包也可以，deb包可双击安装。使用run包。
2、检查自己的系统是否符合安装条件，这一点很重要，我开始没有检测GCC，导致后面几次安装失败。命令$lspci| grep-i nvidia，检测电脑是否安装NVIDIA显卡，命令$gcc--version,检测GCC版本，注意：CUDA5.5只支持GCC4.6版本，如果显示的不是下图所示，则需要重新将GCC链接。同时安装头文件和编译环境$sudo apt-get install linux-headers-$(uname-r) build-essential
3、gcc版本是4.6的跳过此步。如果gcc版本不是4.6的，则需要将GCC重新链接，在目录/usr/bin下，只需两个命令即可完成重新链接。
$sudo mv gcc gcc.bak
$sudo ln-s gcc-4.6 gcc
4、删除之前的Ubuntu nvidia驱动包，$sudo apt-get–purge remove nvidia*,并将开源驱动nouveau屏蔽掉，使用命令$sudo vim/etc/modprobe.d/blacklist.conf，添加blacklist vga16fb blacklist nouveau blacklist rivafb blacklist nvidiafb blacklist rivatv。
5、关闭图形环境，$sudo stop lightdm，按Ctrl＋Alt＋F1，打开一个终端，登录。进入的Ubuntu nvidia驱动安装文件所在目录,$sudo sh./cuda_5.5.22_linux_32.run命令进行安装。如果遇到failed，不用着急，打开安装log，排查问题，warning不用管，看ERROR。
6、安装完成后，需要重启。此时电脑清晰多了，说明安装成功。从事GPU开发的我们还需要装上cuda和openCL库的支持：$sudo apt-get install nvidia-current-dev。
注意事项
ubuntu不需要重新编译内核，记得centos和red hat需要，命令也简单：$sudo dracut-v/boot/initramfs-$(uname-r).img$(uname-r)
VMWare显卡怎么装cuda
VMWare下显卡只是模拟出的一块显卡，如果你安装cuda,会卡在ubuntu图形界面无法登陆系统。或者最终安装了cuda也会检测不到显卡设备
可以用系统内置的源来更新命令如下：
sudo apt-get update
sudo apt-get install nvidia-331
如果出现类似下图所示的内容，那就是安装成功了
扩展资料：
VMWare提供了三种工作模式，它们是bridged（桥接模式）、NAT（网络地址转换模式）和host-only（主机模式）。
bridged（桥接模式）
在这种模式下，VMWare虚拟出来的操作系统就像是局域网中的一台独立的主机，它可以访问网内任何一台机器。在桥接模式下，你需要手工为虚拟系统配置IP地址、子网掩码，而且还要和宿主机器处于同一网段，这样虚拟系统才能和宿主机器进行通信。
host-only（主机模式）
在某些特殊的网络调试环境中，要求将真实环境和虚拟环境隔离开，这时你就可采用host-only模式。在host-only模式中，所有的虚拟系统是可以相互通信的，但虚拟系统和真实的网络是被隔离开的。
NAT（网络地址转换模式）
使用NAT模式，就是让虚拟系统借助NAT（网络地址转换）功能，通过宿主机器所在的网络来访问公网。也就是说，使用NAT模式可以实现在虚拟系统里访问互联网。
NAT模式下的虚拟系统的TCP/IP配置信息是由VMnet8(NAT)虚拟网络的DHCP服务器提供的，无法进行手工修改，因此虚拟系统也就无法和本局域网中的其他真实主机进行通讯。
【笔记】2024年Ubuntu安装nvidia驱动+cuda+cudnn
在安装 Ubuntu 20.04并配置 NVIDIA驱动、CUDA和 CUDNN时，请遵循以下步骤：
首先，确保在系统中选择合适的显卡驱动，并应用更改。虽然当前操作可能不包含正确的 NVIDIA驱动版本，此步骤至关重要。
接着，创建并编辑/etc/modprobe.d/blacklist.conf文件，在文件尾部添加以下两行内容：
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
保存后，更新系统配置。
配置环境变量时，只需执行以下命令：
echo'export PATH=/usr/local/cuda-11.2/bin:$PATH'>>~/.bashrc
echo'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH'>>~/.bashrc
source~/.bashrc
下载并安装 CUDA Toolkit到指定目录，例如/home/用户名。下载后，赋予执行权限并运行安装脚本：
sudo chmod+x cuda_11.2.0_460.27.04_linux.run
sudo./cuda_11.2.0_460.27.04_linux.run--override
注意，安装过程中可能会显示 CUDA Toolkit已成功安装，但警告指出未安装 CUDA驱动程序，这可能导致安装不完整。确保 PATH包含/usr/local/cuda-11.2/bin，LD_LIBRARY_PATH包含/usr/local/cuda-11.2/lib64。
测试 CUDA安装是否成功，可通过执行：
nvcc-V
若显示输出 CUDA版本号，则表示安装成功。
对于 CUDNN的安装，下载相应版本后，赋予执行权限并安装：
sudo chmod+x cudnn-local-repo-ubuntu2004-8.9.6.50_1.0-1_amd64.deb
sudo dpkg-i cudnn-local-repo-ubuntu2004-8.9.6.50_1.0-1_amd64.deb
sudo cp/var/cudnn-local-repo-ubuntu2004-8.9.6.50/cudnn-local-5FA1A941-keyring.gpg/usr/share/keyrings/
sudo apt-get update
sudo apt-get install libcudnn8
检查 CUDNN是否已正确安装：
dpkg-l| grep libcudnn
为确保 NVIDIA驱动正常工作，请从官方网站下载并安装对应的 Linux驱动程序。如果在安装过程中遇到问题，可以尝试使用 Arc图安装工具，该工具能简化并加速整个安装过程。
请注意，具体安装步骤可能因系统和显卡型号的不同而有所变化，请根据实际情况调整。在进行任何操作前，请确保备份重要数据，以防意外发生。
