ubuntu22.04安装cuda，ubuntu怎么安装cuda——

本文目录一览：

• 1、有什么保姆级的cuda的下载安装使用,详细的环境变量配置
• 2、关于WSL2安装CUDA那些事
• 3、Linux(ubuntu22.04)系统下安装TensorRT、cuda、cudnn环境配置,多个版本...

有什么保姆级的cuda的下载安装使用,详细的环境变量配置

安装完成后，输入nvcc-v验证安装情况。正常情况下会显示“command not found”，无需担忧，只需将CUDA路径添加至环境变量。再次运行nvcc-v命令，您应能看到版本信息，确认安装成功。最后，在bashrc文件中添加CUDA环境变量配置，确保CUDA功能随时可用。至此，您已完成CUDA的安装与配置，准备好进行高效计算。

首先，打开CUDA的官方网站，根据你的操作系统（如Win_10）选择对应的CUDA版本进行下载。下载路径请保持不变，确保下载的文件与你的Python版本和操作系统相匹配。然后，找到torch对应的版本，例如torch-0.0，后跟对应的CUDA版本，如cu117。确保Python版本与cp后对应的版本一致。

Miniconda 安装与配置 安装 Miniconda 从 Anaconda 官网下载 Miniconda 安装脚本。运行安装脚本，并指定安装路径。激活 Miniconda 环境，并初始化 Conda 配置。自定义 Conda 环境变量 在创建的 Conda 环境中，为 CUDA 和 gcc 设置自定义的环境变量。

关于WSL2安装CUDA那些事

1、在WSL2上安装CUDA需注意WSL的Linux无需安装显卡驱动，需安装支持直通WSL的N卡驱动，通过nvidia-smi确认驱动支持情况后，按特定步骤联网在线安装CUDA for Ubuntu 204，安装完成后验证并配置环境变量。

2、接下来，正式进入安装流程。第一步，输入 sudo apt-key del 7fa2af80 命令，删除旧的 GPG 密钥。第二步，访问 CUDA 工具包下载页面，选择对应的 Linux-x86_64-WSL-Ubuntu-0-deb 文件，复制代码至 Windows 终端的 Linux 系统中进行安装。

3、在Kali Linux上配置CUDA开发环境的步骤如下：确保WSL2和Linux子系统已安装：首先，你需要在Windows上安装并启用Windows Subsystem for Linux 2 以及Kali Linux子系统。检查显卡是否被WSL2识别：打开Kali Linux终端，尝试使用lspci命令检查显卡是否被WSL2识别。

Linux(ubuntu22.04)系统下安装TensorRT、cuda、cudnn环境配置,多个版本...

1、安装TensorRT 下载与解压：访问TensorRT官网ubuntu22.04安装cuda，选择对应版本，并确认其与CUDA和cuDNNubuntu22.04安装cuda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cuDNNubuntu22.04安装cuda的兼容性。下载后解压文件。

2、首先，访问TensorRT官网（https：//docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/）下载TensorRT 1，创建账户后选择对应版本，如1，确认其与CUDA和cuDNN的兼容性。将下载的文件解压后，配置bash路径，通过验证trtexec命令确保安装正确。接着，运行TensorRT样例测试。

3、例如，Windows系统可能对某些GPU架构的支持不如Linux完善。解决方法：优先在Linux系统（如Ubuntu 04/204）下部署，并确认系统内核版本兼容。总结：显卡不支持TensorRT的核心原因多为架构、版本或环境不匹配。

4、环境配置方面，作者在Ubuntu 104上试验了不同配置，包括Quadro RTX 6000、TITAN和NVIDIA GeForce 1080Ti等显卡。

5、TensorRT是由NVIDIA开发的高性能深度学习推理（Inference）引擎，用于在生产环境中部署深度学习模型。

6、下载并安装KataGo引擎 访问KataGo的GitHub页面：前往KataGo的GitHub发布页面，这里提供了多个版本的KataGo引擎。选择合适的版本：如果ubuntu22.04安装cuda你有NVIDIA的GPU，并且希望获得更好的性能，可以选择TensorRT版本。但请注意，你需要先安装CUDA、cuDNN和TensorRT。