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注意:
查看是否安装了cuda
# 法1
cat /usr/local/cuda/version.txt
# 法2
nvcc --version
若没有安装,则查看是否有N卡驱动,若无N卡驱动,则到软件与更新 -> 附加驱动
中安装驱动
查看N卡驱动支持的cuda版本
nvidia-smi
如下图支持最高CUDA版本是11.4
到cuda-toolkit-archive,选择需要的CUDA下载
如下图,选择runfile(local)
,并使用生成的指令进行下载和安装
若第1步提示Existing package manager installation of the driver found. It is strongly recommended that you remove this before continuing.
,选择continue
,在下一步中去除driver
项,之后选择install
:
安装完成后,显示如下:
在~/.bashrc
文件中添加如下环境变量:
export PATH=/usr/local/cuda-11.3/bin${
PATH:+:${
PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.3/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
验证是否安装成功
nvcc -V
安装cuDNN,到cudnn-archive下载和CUDA对应的版本
1.Navigate to your <cudnnpath> directory containing the cuDNN tar file.
2.Unzip the cuDNN package.
$ tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.x.x.x_cudaX.Y-archive.tar.xz
3. Copy the following files into the CUDA toolkit directory.
$ sudo cp cudnn-*-archive/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
$ sudo cp -P cudnn-*-archive/lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
按照↑教程,可下载cuDNN Library for Linux (x86_64)
用复制的方式安装,使用如下命令查看安装版本
cat /usr/local/cuda-11.3/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
也可下载Runtime Library
和Developer Library
的deb包,使用sudo dpkg -i xxx.deb
命令进行安装,使用如下命令查看安装版本
cat /usr/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
在~/.bashrc
文件中添加cudnn环境变量如下:
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.3/targets/x86_64-linux/lib${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
多版本CUDA安装重复上述步骤即可,最后通过更改第6步、第10步中环境变量切换CUDA版本
cuda_cublas_device_library
。libcublas.so
在其lib64目录下,cuda11.x版本的libcublas.so
在其targets/x86_64-linux/lib/
目录下,但cuda10.2放在系统目录中,要升级到高版本cmake才能让其主动找到对应文件。经查其他博文,cuda10.2需要camke3.17以上。cmake升级参考cmake 升级,cmake下载时下那个源码包。cmake中有一等语言的说法,可以通过project()和enable_language()命令启用
cuda中的policy:
CMP0091 New in version 3.15.
CMP0136 New in version 3.24.
CMP0141 New in version 3.25.
CMP0146 New in version 3.27.
```cmake
## CUDA 法1 ,使用find_package(已弃用)
# set(CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR /usr/local/cuda-11.1)
# 若指定了REQUIRED,又不能根据系统路径中的nvcc确定路径,则需要上面的指定
find_package(CUDA 11 REQUIRED)
## CUDA 法2
if (NOT CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR)
set(CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR /usr/local/cuda)
endif()
find_path(CUDA_INCLUDE_DIR cuda_runtime.h
HINTS ${CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR}
PATH_SUFFIXES include
)
MESSAGE(STATUS "Found CUDA headers at ${CUDA_INCLUDE_DIR}")
## CUDA 法3 (推荐)
set(CUDAToolkit_ROOT /usr/local/cuda-11.3/)
if(NOT CMAKE_CUDA_COMPILER)
include(FindCUDAToolkit)
if(CUDAToolkit_FOUND)
message("Found CUDA: true")
message("NVCC : ${CUDAToolkit_NVCC_EXECUTABLE}")
set(CMAKE_CUDA_COMPILER ${CUDAToolkit_NVCC_EXECUTABLE})
endif()
endif()
if(CMAKE_CUDA_COMPILER)
enable_language(CUDA)
endif()
# add_executable(test main.cpp)
# 链接cuda库如下,其中名称可参考https://cmake.org/cmake/help/latest/module/FindCUDAToolkit.html
target_link_libraries(test CUDA::cudart CUDA::cublas)
```
find_path(TENSORRT_INCLUDE_DIR NvInfer.h
HINTS ${TENSORRT_ROOT} ${CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR}
PATH_SUFFIXES include)
MESSAGE(STATUS "Found TensorRT headers at ${TENSORRT_INCLUDE_DIR}")
包括查找libnvinfer.so、libnvinfer_plugin.so、libnvparsers.so、libnvonnxparser.so等,可根据需要添减
find_library(TENSORRT_LIBRARY_INFER nvinfer
HINTS ${TENSORRT_ROOT} ${TENSORRT_BUILD} ${CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR}
PATH_SUFFIXES lib lib64 lib/x64)
find_library(TENSORRT_LIBRARY_INFER_PLUGIN nvinfer_plugin
HINTS ${TENSORRT_ROOT} ${TENSORRT_BUILD} ${CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR}
PATH_SUFFIXES lib lib64 lib/x64)
find_library(TENSORRT_LIBRARY_PARSERS nvparsers
HINTS ${TENSORRT_ROOT} ${TENSORRT_BUILD} ${CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR}
PATH_SUFFIXES lib lib64 lib/x64)
find_library(TENSORRT_LIBRARY_ONNXPARSER nvonnxparser
HINTS ${TENSORRT_ROOT} ${TENSORRT_BUILD} ${CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR}
PATH_SUFFIXES lib lib64 lib/x64)
set(TENSORRT_LIBRARY ${TENSORRT_LIBRARY_INFER} ${TENSORRT_LIBRARY_INFER_PLUGIN} ${TENSORRT_LIBRARY_PARSERS} ${TENSORRT_LIBRARY_ONNXPARSER})
MESSAGE(STATUS "Find TensorRT libs at ${TENSORRT_LIBRARY}")
# # 检查TensorRT是否已经安装,并获取其头文件和库文件路径等相关信息
find_package_handle_standard_args(
TENSORRT DEFAULT_MSG TENSORRT_INCLUDE_DIR TENSORRT_LIBRARY)
if(NOT TENSORRT_FOUND)
message(ERROR "Cannot find TensorRT library.")
endif()
target_include_directories(test PUBLIC ${TENSORRT_INCLUDE_DIR} ${CUDA_INCLUDE_DIR})
target_link_libraries(test PUBLIC ${TENSORRT_LIBRARY})
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