nvidia-smi nvcc -V 及 CUDA、cuDNN 安装
1. 问题缘由2. 分析3. CUDA Driver API 安装3.1 Software & Updates3.2 官网下载 4. CUDA Runtime API 安装4.1 注意事项 5. 安装 cuDNN5.1 cuDNN下载相关文章：
nvidia-smi 命令详解
1. 问题缘由
之前查找 CUDA 版本时都是直接使用的nvidia-smi指令，可以看到当前的 CUDA 版本是 12.0。
这时在使用 PyTorch 的时候，默认安装的与该 CUDA 相同版本的 PyTorch。
但是后面在编译程序的时候，问题就出现了程序内会报CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR not found or specified的错误，有些摸不着头脑。
然后就发现使用nvcc-V命令查看的时候，是找不到 CUDA 的。
2. 分析
这是因为 CUDA 有两种 API：运行时的 API 和驱动 API，即所谓的 Runtime API 与 Driver API。nvidia-smi的结果除了有 GPU 驱动版本型号，还有 CUDA Driver API 的型号，即上面的 12.0。
而nvcc-V的结果是对应 CUDA Runtime API。而这时的 CUDA Runtime API 还没有安装。
3. CUDA Driver API 安装
3.1 Software & Updates
如果想更新或安装nvidia-smi上的 CUDA 版本，最简单的方式是直接打开Software & Updates，点击Additional Drivers
选择一个驱动版本即可。
3.2 官网下载
在官网下载能看见更直观的 CUDA 版本：/geforce/drivers/
选择对应的显卡款式安装即可。
4. CUDA Runtime API 安装
命令行键入nvidia-smi可以看到系统支持的最大CUDA版本，如果没有就不用管。因为上面截图过了这里就不放截图了。因为上面显示版本为 12.0，所以这里安装的 CUDA 最大版本应该是 12.0。在英伟达官网找到想要安装的 CUDA 版本：/cuda-11.1.0-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1804&target_type=runfilelocal依照上面流程，输入：
sudo sh cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run
键入accept：
注意，这个步骤如果前面安装了 Driver，即步骤1内显示了版本时，这里不要安装 Driver，否则这里的 CUDA 会安装失败；如果步骤1未安装，这里可以勾选。（这里我的.run软件不小心删了，拿的别人的，所以除了版本均一致）
安装成功后，打开.bashrc 或 .zshrc，写入以下信息：
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/binexport LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda
用 source 更新以下环境或重新打开一个终端，命令行输入nvcc -V，显示下面内容就是成功了：
4.1 注意事项
在下载 PyTorch 时，这里的 Compute Platform 是运行的平台，这里是不包括 CUDA 安装的。
5. 安装 cuDNN
5.1 cuDNN下载
cuDNN 地址如下 /rdp/cudnn-download，不过要注意的是，需要注册一个账号，才能进入下载界面，建议下载 tar 的：详细的安装教程如下所示：/deeplearning/cudnn/install-guide/index.html
解压 tar 后，使用以下指令将文件复制进 CUDA toolkit 目录：
$ 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*
这样就可以使用了。
