最新 ：服务器的cuda版本太老旧怎么办--cuda安装指南

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0.写在前面

近来开学换了新的服务平台实例，发现里面的设置很旧，又发现网上没有相关最新教程。
以安装cuda12.2为例 … 原来想直接安装我驱动能够支持的最新的cuda 后来发现如许及其不方便 ，大家照旧安装经典的，用的多比如11.8 ，12.1，12.4,如许安装torch方便，比如

1. conda install pytorch==2.5.1 torchvision==0.20.1 torchaudio==2.5.1 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia

复制代码

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1. 确认 NVIDIA 驱动是否支持 CUDA 12.2

CUDA 的运行依赖 NVIDIA 驱动步调，确保你的 NVIDIA 驱动版本富足新。假如版本过低，先升级驱动。
查抄当前驱动版本

运行以下命令，查看当前 NVIDIA 驱动步调的版本：

1. nvidia-smi

复制代码

在输出的顶部，你会看到 Driver Version，比方：

1. +-----------------------------------------------------------------------------+
2. | NVIDIA-SMI 470.182.03   Driver Version: 470.182.03   CUDA Version: 11.4     |
3. +-----------------------------------------------------------------------------+

复制代码

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2. 下载和安装 CUDA 12.2

2.1 下载 CUDA 12.2 安装包

去 CUDA 官方下载页面 下载 12.2 版本的安装包。

示例：

以 Ubuntu 20.04 为例，选择以下选项：

• Operating System：Linux
  
• Architecture：x86_64 //不知道就在服务器输入：uname -m
  
• Distribution：Ubuntu //不知道就在服务器输入：lsb_release -a
  
• Version：20.04 // 由上条命令可得
  
• Installer Type：deb (local) // 有local就行
  

点击 Download 按钮，复制安装命令。
3.2 添加 CUDA 仓库并安装

在终端中执行官方给出的安装命令。比方：

1. wget wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.1.1/local_installers/cuda_12.1.1_530.30.02_linux.run
2. sudo sh cuda_12.1.1_530.30.02_linux.run

复制代码

进入options->Toolkit options->记着安装位置

换掉老版本

3.3 设置环境变量

安装完成后，将 CUDA 添加到环境变量中。在 .bashrc 文件中添加以下内容：

1. export PATH=/usr/local/cuda-12.1/bin:$PATH
2. export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

复制代码

保存并运行：

1. source ~/.bashrc

复制代码

3.4 验证 CUDA 安装

运行以下命令查抄是否乐成安装：

1. nvcc -V

复制代码

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