cuda安装linux CUDA安装后游戏变卡

本文目录一览：

• 1、linux下tensorRT安装以及pycuda安装报错的解决
• 2、Linux系统CUDA安装及踩坑记录
• 3、Linux安装cuda和cudnn

linux下tensorRT安装以及pycuda安装报错的解决

pycuda安装报错解决：检查CUDA环境变量：确保CUDA已正确添加到环境变量中。如果服务器使用的是conda环境，并且CUDA依赖于conda的虚拟环境，尝试将本机CUDA添加到环境变量中。下载兼容版本的pycuda：如果pycuda安装报错，可能是因为版本不兼容。

在Linux环境中安装TensorRT和解决pycuda安装报错的过程可以这样描述：当你着手部署模型时，环境配置必不可少。首要任务是确保服务器上安装了CUDA，并且已正确添加环境变量，因为这常常是pycuda报错的根源。首先，你需要确认CUDA的版本，这可以通过命令行查看。

TensorRT的安装 下载与安装：从NVIDIA官网下载适用于Windows 10的TensorRT Zip文件，并按照官方指南进行解压和安装。 前置条件：确保已安装与TensorRT版本兼容的CUDA和cuDNN。具体安装教程可参考NVIDIA官方提供的链接。

TensorRT的安装官方推荐的安装方式包括pip、RPM、Tar文件和Windows特有的Zip包。由于Windows环境，你需要从官网下载Zip文件并按照官方指南进行安装，同时确保已安装CUDA和cuDNN，具体安装教程可参考相关链接。

Linux系统CUDA安装及踩坑记录

1、- 使用`vim ~/.bashrc`编辑系统配置文件，添加CUDA路径，确保在安装cuDNN后执行`source ~/.bashrc`使更改生效。

2、为解决CUDA安装问题，首先需访问CUDA Toolkit 18的下载页面，选择对应版本下载。直接安装CUDA与驱动时，易遭遇错误。为避免此情况，应先卸载已加载的NVIDIA相关服务。使用命令查看现有服务，找出NVIDIA模块，随后执行卸载。若卸载时提示“rmmod： ERROR： Module nvidia is in use”，表示内核模块在使用中。

3、确认NVIDIA服务卸载成功后，开始安装NVIDIA驱动和CUDA。安装过程中，接受所有默认选项以确保安装的顺利进行。配置环境变量：安装完成后，使用vim或其他文本编辑器编辑环境变量文件。在环境变量文件中加入CUDA对应的路径，以便系统能够正确识别CUDA的安装位置。

4、在Linux上安装CUDA的步骤如下：下载CUDA安装包：访问NVIDIA官方网站上的CUDA Toolkit Archive。根据你的系统需求和硬件配置，选择适合的CUDA版本进行下载。启动安装程序：下载完成后，确保下载的文件具有可执行权限。

5、Linux下CUDA和cuDNN的安装步骤如下：CUDA安装： 检查兼容性：首先，确保你的显卡驱动与CUDA版本兼容，不高于显卡支持的最高版本。 下载安装包：访问CUDA官网，根据你的系统架构和Ubuntu版本选择合适的安装包。 准备安装空间：如果空间不足，可能需要创建一个额外的临时目录。

6、Linux安装CUDA和cuDNN的步骤如下：安装CUDA： 下载CUDA Toolkit：首先，确定所需的CUDA版本，通过wget命令从NVIDIA官网下载对应版本的CUDA Toolkit安装包。 安装CUDA：使用.sh脚本进行安装。打开终端，进入安装包所在的目录，运行安装脚本并按照提示完成安装。

Linux安装cuda和cudnn

Linux下CUDA和cuDNN的安装步骤如下：CUDA安装： 检查兼容性：首先，确保你的显卡驱动与CUDA版本兼容，不高于显卡支持的最高版本。 下载安装包：访问CUDA官网，根据你的系统架构和Ubuntu版本选择合适的安装包。 准备安装空间：如果空间不足，可能需要创建一个额外的临时目录。

安装cuDNN： 下载cuDNN：登录NVIDIA官网，根据已安装的CUDA版本选择对应的cuDNN下载链接。例如，如果CUDA版本为18，则选择cuDNN for CUDA 18。 解压并安装cuDNN：使用wget命令下载cuDNN安装包后，解压文件。注意，解压后的文件可能不是标准的tar或xz格式，需要删除多余的内容。

安装TensorRT 下载与解压：访问TensorRT官网，选择对应版本，并确认其与CUDA和cuDNN的兼容性。下载后解压文件。https：//docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/），选择对应版本，并确认其与CUDA和cuDNN的兼容性。下载后解压文件。

cuDNN版本：使用cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR A 2命令查找。卸载 Windows系统：前往控制面板，选择“程序和功能”，找到CUDA和NVIDIA相关组件，进行卸载。也可以手动删除CUDA和cuDNN的安装目录。