ubuntu22.04 安装cuda和cudnn tensorrt

### 安装准备为了确保在Ubuntu 22.04 LTS上顺利安装CUDA、cuDNN以及TensorRT，需确认当前系统的硬件和软件环境满足最低需求。对于配备有RTX 4060显卡的机器而言，推荐使用的NVIDIA驱动版本至少为550.12，并且Linux内核应更新至6.2.0及以上版本[^1]。 ### 安装步骤概述 #### 更新系统并设置必要的依赖项建议先执行完整的系统更新来获取最新的安全补丁和其他改进： ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y ``` 接着安装编译工具链及其他必要组件： ```bash sudo apt install build-essential cmake git unzip pkg-config libopencv-dev -y ``` #### 安装特定版本的CUDA Toolkit 鉴于现有配置，适合的选择是CUDA 11.8.0。可以通过官方提供的.deb文件来进行本地安装或是利用runfile方式完成部署。这里采用更简便的方法——通过APT仓库进行管理：首先添加NVIDIA APT源： ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-keyring_1.0-1_all.deb sudo dpkg -i cuda-keyring_1.0-1_all.deb ``` 随后即可直接安装指定版本的CUDA： ```bash sudo apt-get update sudo apt-get install -y cuda-11-8 ``` #### 配置cuDNN库下载适用于CUDA 11.8.0版本的cuDNN v8.6.0包，并按照说明解压到相应目录下。通常情况下，默认路径为`/usr/local/cuda-11.8`: ```bash tar -xzvf cudnn-linux-x86_64-8.6.0.163_cuda11-archive.tar.xz sudo cp cuda/include/* /usr/local/cuda-11.8/include/ sudo cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda-11.8/lib64/ ``` 记得调整权限以便程序能够正常访问这些资源： ```bash sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.8/include/cudnn*.h sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.8/lib64/libcudnn* ``` #### TensorRT集成针对TensorRT的支持同样重要。考虑到兼容性和性能优化因素，可选用与上述组合相匹配的TensorRT 8.6版。由于其并非开源项目的一部分，因此需要单独申请许可才能获得正式发行版链接用于下载。一旦获得了合法分发渠道中的TensorRT压缩包，则可以依照类似的方式将其放置于相同位置： ```bash tar -zxvf TensorRT-8.6.0.Ubuntu22.04.x86_64-gnu.cuda-11.8.cudnn8.6.tar.gz -C / ``` 最后一步是要确保所有环境变量都已正确设定，使得命令行界面能识别新增加的功能模块： ```bash echo 'export PATH=/usr/local/cuda-11.8/bin${PATH:+:${PATH}}' >> ~/.bashrc echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.8/lib64:/usr/local/tensorrt/lib${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc ``` 至此，整个过程基本结束。重启计算机使更改生效之后就可以开始测试新搭建好的开发平台了。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

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