一、cudnn简介

NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。NVIDIA cuDNN可以集成到更高级别的机器学习框架中，如谷歌的Tensorflow、加州大学伯克利分校的流行caffe软件。简单的插入式设计可以让开发人员专注于设计和实现神经网络模型，而不是简单调整性能，同时还可以在GPU上实现高性能现代并行计算。安装cudnn的前提条件是已经安装对应的cuda版本，系统环境如下：

操作系统：Ubuntu 18.04
cuda版本：cuda11.4
cudnn版本：cudnn8.2.4

二、安装步骤

1、登录官网选择cudnn版本

登录英伟达官网https://developer.nvidia.com/zh-cn/cudnn

2、注册一个英伟达网站账号

3、填写一份调查问卷

在这里插入图片描述

4、下载cudnn 11.4

在这里插入图片描述

5、将下载的deb软件包上传到服务器

root@testuat:/usr/local/cuda# ll |grep cudnn8
-rw-r–r– 1 ubuntu ubuntu 512181782 9月 3 17:10 libcudnn8_8.2.4.15-1+cuda11.4_amd64.deb
-rw-r–r– 1 ubuntu ubuntu 381367990 9月 3 17:10 libcudnn8-dev_8.2.4.15-1+cuda11.4_amd64.deb
-rw-r–r– 1 ubuntu ubuntu 1669692 9月 3 17:27 libcudnn8-samples_8.2.4.15-1+cuda11.4_amd64.deb

6、安装libcudnn8

root@testuat:/usr/local/cuda# sudo dpkg -i libcudnn8
libcudnn8_8.2.4.15-1+cuda11.4_amd64.deb libcudnn8-dev_8.2.4.15-1+cuda11.4_amd64.deb
root@testuat:/usr/local/cuda# sudo dpkg -i libcudnn8_8.2.4.15-1+cuda11.4_amd64.deb
正在选中未选择的软件包 libcudnn8。
(正在读取数据库 … 系统当前共安装有 222327 个文件和目录。)
正准备解包 libcudnn8_8.2.4.15-1+cuda11.4_amd64.deb …
正在解包 libcudnn8 (8.2.4.15-1+cuda11.4) …
正在设置 libcudnn8 (8.2.4.15-1+cuda11.4) …
正在处理用于 libc-bin (2.27-3ubuntu1.4) 的触发器 …

7、安装libcudnn8-dev

root@testuat:/usr/local/cuda# sudo dpkg -i libcudnn8-dev_8.2.4.15-1+cuda11.4_amd64.deb
(正在读取数据库 … 系统当前共安装有 222345 个文件和目录。)
正准备解包 libcudnn8-dev_8.2.4.15-1+cuda11.4_amd64.deb …
正在将 libcudnn8-dev (8.2.4.15-1+cuda11.4) 解包到 (8.2.4.15-1+cuda11.4) 上 …
正在设置 libcudnn8-dev (8.2.4.15-1+cuda11.4) …
update-alternatives: 使用 /usr/include/x86_64-linux-gnu/cudnn_v8.h 来在自动模式中提供 /usr/include/cudnn.h (libcudnn)

8、安装libcudnn8-samples

root@testuat:/usr/local/cuda# sudo dpkg -i libcudnn8-samples_8.2.4.15-1+cuda11.4_amd64.deb
正在选中未选择的软件包 libcudnn8-samples。
(正在读取数据库 … 系统当前共安装有 222345 个文件和目录。)
正准备解包 libcudnn8-samples_8.2.4.15-1+cuda11.4_amd64.deb …
正在解包 libcudnn8-samples (8.2.4.15-1+cuda11.4) …
正在设置 libcudnn8-samples (8.2.4.15-1+cuda11.4) …