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标题: Ubuntu18 服务器 更新升级CUDA版本 pyenv nvidia ubuntu1804 原11.2升级到P [打印本页]
作者: 用户国营    时间: 2024-6-10 16:40
标题: Ubuntu18 服务器 更新升级CUDA版本 pyenv nvidia ubuntu1804 原11.2升级到P
目前环境

我这里有一台 从算法组借用的 GPU 服务器，里边是 两张 2070 Super 8GB。
使用命令查察当前的
  1. nvidia-smi
复制代码

更细系统

先对系统进行一个升级，后续避免安装依赖的过程中出现一些莫名其妙的错误。
  1. sudo apt update
复制代码
执行下面的指令，完成前置依赖的安装，可能会比力漫长：
  1. sudo apt install -y build-essential libbz2-dev libssl-dev libffi-dev zlib1g-dev libncurses5-dev libncursesw5-dev libreadline-dev libsqlite3-dev wget curl llvm libncurses5-dev libncursesw5-dev xz-utils tk-dev libxml2-dev libxmlsec1-dev libffi-dev liblzma-dev
复制代码
此外另有一些别的依赖，也一块安装了：
  1. sudo apt install -y make build-essential libssl-dev zlib1g-dev libbz2-dev \
  2. libreadline-dev libsqlite3-dev wget curl llvm libncurses5-dev libncursesw5-dev \
  3. xz-utils tk-dev libffi-dev liblzma-dev python-openssl git
复制代码
安装 Pyenv

直接安装 和 编译安装 二选一即可！
直接安装

  1. curl https://pyenv.run | bash
复制代码
编译安装

  1. git clone https://github.com/pyenv/pyenv.git ~/.pyenv
  2. # 可选的编译步骤
  3. cd ~/.pyenv && src/configure && make -C src
复制代码
设置环境

安装完成之后，我们需要往环境变量中写一些内容，才可以完成后续的工作。
  1. echo 'export PATH="$HOME/.pyenv/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
  2. echo 'eval "$(pyenv init --path)"' >> ~/.bashrc
  3. echo 'eval "$(pyenv virtualenv-init -)"' >> ~/.bashrc
  4. source ~/.bashrc
复制代码
验证效果

  1. pyenv --version
复制代码

更新CUDA

目前项目要求的python版本是3.10，对应的Pytorch：
PyTorch官方网站

根据你的操纵系统内容选择。这里可以看到，需要的CUDA为12.1
但是刚才我们nvidia-smi
看到的CUDA是11.2。所以我们需要升级CUDA版本。
我们需要在官方找到12.1的对应要求。
目前我们的环境是：

目标环境是：

CUDA 12.1 官方下载地点 Nvidia
打开之后，根据自己的环境，进行选项卡的选择。

这里我有科学上网，所以走 network，可能会多次重启之类的，你根据提示操纵就好。
下载deb安装文件
  1. wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-keyring_1.0-1_all.deb
复制代码
安装deb文件
  1. sudo dpkg -i cuda-keyring_1.0-1_all.deb
复制代码
再次更新系统，同时安装 CUDA
  1. sudo apt-get update
  2. sudo apt-get -y install cuda
复制代码
查抄效果

末了更新完，我们的CUDA版本已经到了12.1：


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