Linux安装多个CUDA版本可切换

参考https://blog.csdn.net/tangjiahao10/article/details/125228143

服务器的cuda版本比较老，需要更新，但很多人用的都是老版本cuda的代码，所以装个可切换的新版本。

注意到11系列的11.3好像是长期支持的版本，就下这个吧

cuda11.3下载地址https://developer.nvidia.com/cuda-11.3.0-download-archive

下载cuda_11.3.0_465.19.01_linux.run文件

安装

sudo sh cuda_11.3.0_465.19.01_linux.run

出现协议说明，可以按q跳过

- 出现问题`Do you accept the previously read EULA?`
- 输入`accept`+回车，继续安装。

- 出现不支持配置的提醒：`You are attempting to install on an unsupported configuration. Do you wish to continue?`
- 输入`y`，继续安装。

- 出现是否安装显卡驱动的提醒，我们已经装过了：`Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 410.48？`
- 输入`n`，继续安装。

- 出现是否安装CUDA工具包：`Install the CUDA 10.0 Toolkit?`
- 输入`y`，开始安装。

- 出现工具包安装地址：`Enter Toolkit Location`
- 回车

- 出现是否添加符号链接，现在已经有一个了，为了不影响现有的CUDA环境，选择否：`Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?`
- 输入`n`，继续安装。

- 出现是否安装样例，选择是：`Install the CUDA 10.0 Samples?`
- 输入`y`，继续安装

- 出现安装样例位置，默认即可：`Enter CUDA Samples Location`
- 回车

下载cudnn，最新支持ubuntu16.04和CUDA 11.x的只有8.2.1版本

https://developer.nvidia.com/compute/machine-learning/cudnn/secure/8.2.1.32/11.3_06072021/cudnn-11.3-linux-x64-v8.2.1.32.tgz

解压并进入，拷贝到cuda-11.3

tar -xvf cudnn-11.3-linux-x64-v8.2.1.32.tgz
cd cuda
sudo cp lib64/* /usr/local/cuda-11.3/lib64/
sudo cp include/* /usr/local/cuda-11.3/include/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.3/lib64/*
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.3/include/*

查看cuDNN版本，指令（这一步可跳过）

cat /usr/local/cuda-11.3/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A2

更新软链接

cd /usr/local/cuda-11.3/lib64/
sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.8
sudo ln -s libcudnn.so.8.2.1 libcudnn.so.8
sudo ln -s libcudnn.so.8 libcudnn.so
sudo ldconfig -v

最后执行

source /etc/profile