Ubuntu 24.04 AI深度学习环境全配置（一步步安装Nvidia驱动、CUDA与cuDNN）

如果看到显卡信息，说明驱动安装成功。

步骤二：安装CUDA

CUDA是Nvidia的并行计算平台，对于深度学习至关重要。访问Nvidia CUDA下载页面，选择适合Ubuntu 24.04的版本。这里以CUDA 12.1为例。

首先，下载CUDA安装包。在终端中，使用wget命令：

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.1.0/local_installers/cuda_12.1.0_530.30.02_linux.run

然后，运行安装脚本：

sudo sh cuda_12.1.0_530.30.02_linux.run

在安装过程中，接受许可协议，并选择安装选项。建议选择默认安装。安装完成后，需要配置环境变量。编辑~/.bashrc文件：

nano ~/.bashrc

在文件末尾添加以下行：

export PATH=/usr/local/cuda-12.1/bin${PATH:+:${PATH}}export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

保存并退出，然后使配置生效：

source ~/.bashrc

验证CUDA安装：

nvcc -V

如果显示CUDA版本信息，说明安装成功。

步骤三：安装cuDNN

cuDNN是Nvidia的深度学习库，优化了GPU加速。首先，访问Nvidia cuDNN下载页面（需要注册账号）。下载对应CUDA版本的cuDNN。例如，对于CUDA 12.1，下载cuDNN for Linux。

下载后，解压文件：

tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.9.0.131_cuda12-archive.tar.xz

然后，复制文件到CUDA目录：

sudo cp cudnn-linux-x86_64-8.9.0.131_cuda12-archive/include/cudnn*.h /usr/local/cuda-12.1/include/sudo cp cudnn-linux-x86_64-8.9.0.131_cuda12-archive/lib/libcudnn* /usr/local/cuda-12.1/lib64/sudo chmod a+r /usr/local/cuda-12.1/include/cudnn*.h /usr/local/cuda-12.1/lib64/libcudnn*

验证cuDNN安装：

cat /usr/local/cuda-12.1/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

如果显示版本信息，说明cuDNN配置成功。

步骤四：验证AI深度学习环境

现在，我们已经完成了Nvidia显卡驱动、CUDA和cuDNN的安装。为了确保环境配置正确，可以运行一个简单的深度学习测试。例如，安装Python和TensorFlow：

pip install tensorflow

然后，在Python中导入TensorFlow并检查GPU是否可用：

python -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices("GPU"))"

如果输出显示GPU设备，说明环境配置成功。

恭喜！你已经在Ubuntu 24.04上成功配置了AI深度学习训练环境，包括Nvidia显卡驱动、CUDA安装和cuDNN配置。现在你可以开始你的深度学习项目了。