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悠悠楠杉

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2025-07-18

Ubuntu18.04下Root用户多版本CUDA与cuDNN共存配置指南
Ubuntu18.04下Root用户多版本CUDA与cuDNN共存配置指南
一、为什么需要多版本CUDA共存？在深度学习开发中，不同框架对CUDA版本的要求可能截然不同。例如： - TensorFlow 1.x系列通常需要CUDA 9.2 - PyTorch较新版本则依赖CUDA 10.2+ - 企业生产环境中的遗留项目可能锁定特定版本作为Root用户，我们需要在系统中建立灵活的版本管理方案，而非简单的覆盖安装。以下是经过实际验证的解决方案。二、前期准备与注意事项1. 系统环境检查bash查看当前GPU驱动兼容性nvidia-smi --query-gpu=driver_version --format=csv清理已有CUDA（如有）apt-get purge '^cuda-.*'关键点:- NVIDIA驱动版本需支持目标CUDA（如470+驱动支持CUDA 10.2） - 建议使用官方runfile安装方式避免依赖冲突2. 下载必要安装包从NVIDIA官网获取： - cuda9.2.148396.37linux.run - cuda10.2.89440.33.01linux.run - 对应版本的cuDNN Library（需注册账号）三、分步安装...
2025年07月18日
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悠悠楠杉
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  1. 强强强
    2025-04-07

    强的一批
  2. jesse
    2025-01-16

    有whmcs接口吗？
  3. sowxkkxwwk
    2024-11-20

    博主太厉害了！
  4. zpzscldkea
    2024-11-20

    博主太厉害了！
  5. bruvoaaiju
    2024-11-14

    博主太厉害了！

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