【Linux】Ubuntu 20.04 深度学习 GPU 环境配置（CUDA Toolkit 11.7 + cuDNN v8.4.1）

引言

本文以 Ubuntu 20.04 操作系统为例，演示如何配置深度学习 GPU 环境。方便起见，我们这里可以直接跳过 NVIDIA 显卡驱动的安装，因为安装 CUDA 的时候会自动安装。

准备

开始安装之前，需要修改 apt-get 的镜像源，不然国内下载速度很慢。我们这里以阿里源为例演示如何修改。

1. 备份官方源

sudo mv /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak

2. 运行 sudo vi /etc/apt/sources.list 打开文件，并按 i 插入以下内容，按 ESC 后再按 :wq 保存退出

deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal main restricted universe multiverse

deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-security main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-security main restricted universe multiverse

deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-updates main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-updates main restricted universe multiverse

# deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-proposed main restricted universe multiverse
# deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-proposed main restricted universe multiverse

deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-backports main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-backports main restricted universe multiverse

3. 更新数据源列表

sudo apt-get update

安装 CUDA Toolkit 11.7

安装参考 NVIDIA 官网提供的教程。

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin
sudo mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.7.0/local_installers/cuda-repo-ubuntu2004-11-7-local_11.7.0-515.43.04-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2004-11-7-local_11.7.0-515.43.04-1_amd64.deb
sudo cp /var/cuda-repo-ubuntu2004-11-7-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda
sudo reboot # 非必需

执行完上述安装操作后，需要配置环境变量，让该系统下的所有用户都能使用：

1. 打开全局配置文件

sudo vi /etc/profile

2. 在文件末尾添加如下内容后保存退出。

export PATH=/usr/local/cuda-11.7/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.7/lib64\S${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

3. 激活环境变量

source /etc/profile

4. 运行 nvcc -V 来校验安装是否成功，若正确显示版本号则说明安装成功

$ nvcc -V
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2022 NVIDIA Corporation
Built on Tue_May__3_18:49:52_PDT_2022
Cuda compilation tools, release 11.7, V11.7.64
Build cuda_11.7.r11.7/compiler.31294372_0

cuDNN v8.4.1

安装参考 NVIDIA 官方提供的教程。

1. 从官网下载合适版本的离线安装包

2. 开始安装

sudo dpkg -i cudnn-local-repo-ubuntu2004-8.4.1.50_1.0-1_amd64.deb
sudo cp /var/cudnn-local-repo-ubuntu2004-8.4.1.50/cudnn-local-E3EC4A60-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
cd /var/cudnn-local-repo-ubuntu2004-8.4.1.50/
sudo dpkg -i libcudnn8_8.4.1.50-1+cuda11.6_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn8-dev_8.4.1.50-1+cuda11.6_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn8-samples_8.4.1.50-1+cuda11.6_amd64.deb

3. 校验安装是否成功（最终输出 Test passed! 则说明安装成功）

cp -r /usr/src/cudnn_samples_v8/ $HOME
cd  $HOME/cudnn_samples_v8/mnistCUDNN
make clean && make
./mnistCUDNN

校验安装时如果遇到下述错误：

```bash
test.c:1:10: fatal error: FreeImage.h: No such file or directory
    1 | #include "FreeImage.h"
      |          ^~~~~~~~~~~~~
compilation terminated.
>>> WARNING - FreeImage is not set up correctly. Please ensure FreeImage is set up correctly.