ubuntu2204配置cuda
✅系统版本：ubuntu22.04 LTS
✅显卡：英伟达2070S
✅CPU：i9 10900
✅主板：戴尔品牌机
教程💨💨💨💨：
ps：本人按照该方法一遍成功，但是考虑到系统，显卡型号，主板bios等原因可能出现各种问题。若有问题欢迎批评指正或提问。
建议直接用root用户，以下指令都在ssh远程连接下执行
1、卸载已有驱动
不管是否安装过驱动，都建议执行一下
sudo apt-get --purge remove "*nvidia*"
2、更新系统软件包
sudo apt update
3、启用 Ubuntu 的驱动程序仓库
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
4、检查可用的 NVIDIA 驱动
ubuntu-drivers devices
5、安装驱动
有两种安装方式：
（1）指定安装，xxx对应版本，如777（编的）
sudo apt install nvidia-driver-xxx
（2）自动选择安装（我用的这个）
sudo ubuntu-drivers autoinstall
6、重启
reboot
输入
nvidia-smi
7、安装cuda
点击链接按照系统版本选择教程，按照指示安装
以ubuntu22.04为例，挨个执行命令
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-keyring_1.1-1_all.deb
sudo dpkg -i cuda-keyring_1.1-1_all.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda-toolkit-12-6
8、重启
reboot
9、查看cuda版本
先设置环境变量以使用命令，在当前用户家目录（不一定root），比如我的用户是gg。
vim ~/.bashrc
在尾部追加
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export
LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
使环境变量生效
source ~/.bashrc
然后执行命令查看cuda版本
nvcc --version
若能够打印cuda版本，无报错，则成功
10.python验证
执行python代码（需安装好pytorch，注意cuda版本不能高于安装的cuda版本，我用的11.8）
import torchif torch.cuda.is_available():print(f'GPU available : {torch.cuda.is_available()}')print(f'GPU count : {torch.cuda.device_count()}')print(f'GPU index : {torch.cuda.current_device()}')print(f'GPU name : {torch.cuda.get_device_name()}')print('Training on GPU!')
else:print('Training on CPU!')
结果
