Acer RTX 5060 Ubuntu 20.04驱动安装全攻略（CUDA 11.4与cuDNN 8.9.5深度配置教程）

一、准备工作：系统更新与驱动禁用

在开始Ubuntu 20.04 NVIDIA驱动安装前，请确保系统更新并禁用默认的nouveau驱动。打开终端（Ctrl+Alt+T），执行以下命令：

    sudo apt updatesudo apt upgrade -ysudo apt install build-essential  

然后禁用nouveau驱动：编辑文件 /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf，添加 blacklist nouveau 和 options nouveau modeset=0，保存后运行 sudo update-initramfs -u 并重启。这是CUDA 11.4配置的基础步骤。

二、安装NVIDIA驱动：RTX 5060专用

推荐使用官方驱动进行RTX 5060驱动安装。首先，添加PPA仓库并安装：

    sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppasudo apt updatesudo apt install nvidia-driver-525  # 根据RTX 5060兼容性选择驱动版本  

安装后重启，运行 nvidia-smi 验证驱动版本。如果输出显示RTX 5060信息，则Ubuntu 20.04 NVIDIA驱动安装成功。

三、安装CUDA 11.4：深度学习工具包

接下来是CUDA 11.4配置。从NVIDIA官网下载CUDA 11.4安装包（选择runfile格式），在终端中运行：

    wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.4.0/local_installers/cuda_11.4.0_470.42.01_linux.runsudo sh cuda_11.4.0_470.42.01_linux.run --override  

安装过程中，确保不安装驱动（因已提前安装）。完成后，添加环境变量到 ~/.bashrc：

    export PATH=/usr/local/cuda-11.4/bin:$PATHexport LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.4/lib64:$LD_LIBRARY_PATH  

运行 source ~/.bashrc 并验证：nvcc -V 应显示CUDA 11.4。这是cuDNN 8.9.5安装的前提。

四、安装cuDNN 8.9.5：加速深度学习库

完成CUDA 11.4配置后，进行cuDNN 8.9.5安装。从NVIDIA开发者网站下载cuDNN 8.9.5 for CUDA 11.4（需注册账号）。下载后解压并复制文件：

    tar -xvf cudnn-11.4-linux-x64-v8.9.5.55.tgzsudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda-11.4/include/sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-11.4/lib64/sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.4/include/cudnn*.h /usr/local/cuda-11.4/lib64/libcudnn*  

验证安装：运行 cat /usr/local/cuda-11.4/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2，应输出版本8.9.5。至此，RTX 5060驱动安装和库配置基本完成。

五、验证安装：全面测试环境

为确保Ubuntu 20.04 CUDA配置正确，执行以下测试：

• 驱动测试：nvidia-smi 显示GPU状态。
• CUDA测试：编译样例 cd /usr/local/cuda-11.4/samples/ && sudo make，运行设备查询。
• cuDNN测试：使用NVIDIA提供的样例验证加速库。

如果所有测试通过，则cuDNN 8.9.5安装成功，环境已就绪。

六、常见问题与解决

1. 驱动冲突：如果启动失败，尝试进入恢复模式卸载驱动并重装。2. CUDA路径错误：检查 ~/.bashrc 中的路径设置。3. cuDNN权限问题：确保使用sudo复制文件，并设置正确权限。本教程涵盖了从RTX 5060驱动安装到Ubuntu 20.04 NVIDIA驱动优化，以及CUDA 11.4配置和cuDNN 8.9.5安装的全过程，助您高效搭建深度学习平台。

总结：通过本指南，您已掌握Acer RTX 5060在Ubuntu 20.04上的驱动安装与CUDA环境配置。关键步骤包括RTX 5060驱动安装、Ubuntu 20.04 CUDA配置和cuDNN 8.9.5安装，这些是深度学习环境搭建的核心。如有疑问，请参考NVIDIA官方文档或社区论坛。