RTX5060 Max-Q笔记本Ubuntu 20.04驱动安装全攻略（CUDA 11.4与cuDNN 8.9.5完整指南）

在开始之前，请确保您的系统已更新。打开终端，运行以下命令：

    sudo apt updatesudo apt upgrade -y  

1. 安装NVIDIA驱动

首先，我们需要安装适合RTX5060 Max-Q的NVIDIA驱动。推荐使用官方驱动，这是RTX5060驱动安装的核心部分。

步骤：

1. 添加官方PPA：sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa -y
2. 更新软件列表：sudo apt update
3. 安装驱动：sudo apt install nvidia-driver-470 -y（注：驱动版本可能更新，请根据NVIDIA官网推荐选择）
4. 重启系统：sudo reboot

重启后，运行 nvidia-smi 验证驱动安装。如果显示显卡信息，说明驱动安装成功。

2. 安装CUDA 11.4

CUDA是NVIDIA的并行计算平台。安装CUDA 11.4是Ubuntu 20.04 CUDA配置的重要环节。确保驱动已安装后再进行此步。

访问NVIDIA官网下载CUDA 11.4安装包，或使用终端命令：

    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  

按照提示安装。注意在安装过程中，取消勾选驱动安装选项，因为我们已经安装了驱动。

安装后，添加环境变量。编辑 ~/.bashrc 文件：

    echo "export PATH=/usr/local/cuda-11.4/bin:$PATH" >> ~/.bashrcecho "export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.4/lib64:$LD_LIBRARY_PATH" >> ~/.bashrcsource ~/.bashrc  

验证CUDA安装：运行 nvcc --version，如果显示CUDA 11.4版本，说明安装成功。

3. 安装cuDNN 8.9.5

cuDNN是深度神经网络库。cuDNN 8.9.5安装需要与CUDA 11.4兼容。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 -xzvf cudnn-11.4-linux-x64-v8.9.5.55.tgzsudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda-11.4/includesudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-11.4/lib64sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.4/include/cudnn*.h /usr/local/cuda-11.4/lib64/libcudnn*  

验证cuDNN安装：运行 cat /usr/local/cuda-11.4/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2，如果显示版本信息，则安装成功。这完成了NVIDIA显卡Ubuntu教程的关键部分。

4. 验证完整安装

运行深度学习框架测试（如TensorFlow或PyTorch），或使用简单CUDA程序验证。例如，编译并运行CUDA示例代码。

至此，RTX5060 Max-Q笔记本在Ubuntu 20.04上的驱动、CUDA 11.4和cuDNN 8.9.5安装完成。本教程涵盖了从驱动安装到CUDA配置和cuDNN部署的全过程，确保小白用户也能轻松跟随。如果您在安装过程中遇到问题，请参考NVIDIA官方文档或社区论坛。祝您使用愉快！