【背景】
开始走入智能科学计算领域，第一步便是将该领域的环境铺设好。本文记录一下笔者在实验室服务器上配置CUDA10.1+CUDNN的过程。
【环境】
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操作系统：Ubuntu 16.04
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CUDA：10.1
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CUDNN: 7.6.0
【软件需求】
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CUDA: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
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CUDNN： https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
注：CUDNN需要与CUDA版本对应，CUDA版本需要与操作系统、系统架构对应。且CUDNN的下载需要注册Nvidia账号。
【概要步骤】
一、安装CUDA主程序
二、配置CUDA环境变量
三、测试CUDA环境
四、安装CUDNN
【详细步骤】
1) 运行CUDA安装脚本(cuda_*.run)
sudo ./cuda_10.1.105_418.39_linux.run
注：安装的过程傻瓜化。一路accept->y->y->y即可
2）配置CUDA环境变量
打开主目录下的bashrc文件。并在文件结尾输入如下变量并保存
sudo vim ~/.bashrc
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-9.0/lib64 export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-9.0/bin export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-9.0
撰写完毕后输入如下指令，激活环境变量。
source ~/.bashrc
3) 检查CUDA环境是否配置成功：
输入下列指令并观察结果：
nvcc --version
若出现类似结果，则成功
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation Built on Wed_Apr_24_19:11:20_Pacific_Daylight_Time_2019 Cuda compilation tools, release 10.1, V10.1.168
4) 安装CNDNN
将CNDNN压缩包解压：
tar -zxvf cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.0.64.tgz
将cuda文件夹内的内容分别对应赋值到CUDA安装目录即可
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
查看cudnn版本：
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
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