Series Article of UbuntuOS -- 27

Nvidia cuDNN 加速库自 v8.x 开始不再支持 tar 包通过验证 /usr/local/cuda/include/cudnn.h 文件中是否存在 CUDNN_MAJOR 信息的方式确认是否成功安装。这是因为在cudnn8里面cudnn.h已经没有CUDNN_MAJOR这个信息。我们强烈建议使用更方便快捷简单有效的 deb 方法安装。

1. 下载安装
   在 官网下载平台 找到需要的版本，下载适合自己 ubuntu 版本的三个 deb 包。
   

   比如我 ubuntu1804 的机器需要 8.2.0 的 cnDNN，就下载如下三项：

   cuDNN Runtime Library for Ubuntu18.04 (Deb)        
   cuDNN Developer Library for Ubuntu18.04 (Deb)         
   cuDNN Code Samples and User Guide for Ubuntu18.04 (Deb)      
   

   依次，一定要 依次 安装：

   sudo dpkg -i libcudnn8_xxx+cudaxxx_amd64.deb        
   sudo dpkg -i libcudnn8-dev_xxx+cudaxxx_amd64.deb       
   sudo dpkg -i libcudnn8-samples_xxx+cudaxxx_amd64.deb
   

2. 测试。
   To verify that cuDNN is installed and is running properly, compile the mnistCUDNN sample located in the /usr/src/cudnn_samples_v8 directory in the debian file.

   cp -r /usr/src/cudnn_samples_v8/ $HOME   # 一定要 cp 整个文件夹
   cd ~/cudnn_samples_v8/mnistCUDNN   # 一定要进入到 mnistCUDNN 子路径      
   sudo make clean        
   sudo make         
   sudo ./mnistCUDNN           
   

   If cuDNN is properly installed and running on your Linux system, you will see a message similar to the following:

   Test Passed!       
   

3. 编译mnistCUDNN时出错：fatal error: FreeImage.h: No such file or directory：
   apt-get 安装缺失文件

   sudo apt-get install libfreeimage3 libfreeimage-dev
   

   重新编译即可。

4. 卸载。

   sudo rm -rf /usr/local/cuda/include/cudnn.h         
   sudo rm -rf /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
   sudo rm -rf /usr/include/cudnn.h        
   sudo rm -rf /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn*          
   

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