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Ubuntu 22.04 无法安装 nvidia-utils-515 和 nvidia-cuda-toolkit

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Ubuntu 22.04 无法安装 nvidia-utils-515 和 nvidia-cuda-toolkit

在 Ubuntu 22.04 LTS/桌面版本上从 Ubuntu 存储库安装 cuda 驱动程序和 cuda-toolkit 时，我遇到了严重的软件包冲突问题。我可以选择 nvidia-utils 或 nvidia-cuda-toolkit。但我需要 nvcc 和 nvidia-smi。

驱动程序安装：

# ubuntu-drivers devices
# sudo ubuntu-drivers autoinstall

为我提供推荐的 nvidia-driver-515 包以及 nvidia-utils-515（和 nvidia-smi）。

工具包安装：

# apt install nvidia-cuda-toolkit

删除 nvidia-utils-515 包！

没有办法解决这个问题，因为在 nvidia-utils-515 上进一步重新安装尝试会删除 toolikt 包！

# apt install nvidia-utils-515
(...)
The following packages will be REMOVED:
  libcuinj64-11.5 libnvidia-compute-495 libnvidia-compute-510 libnvidia-ml-dev nsight-systems nsight-systems-target nvidia-cuda-dev nvidia-cuda-toolkit nvidia-profiler
  nvidia-visual-profiler
The following NEW packages will be installed:
  libnvidia-compute-515 nvidia-utils-515
(...)

如何在不使用 nvidia 存储库的情况下使用 smi 和 nvcc 完成 cuda 安装？

更新：临时纯 ubuntu repo 依赖解决方案（但最终会使用较旧的驱动程序）：在 ubuntu 存储库中的工具包更新之前（nvidia-cuda-toolkit 依赖于 libnvidia-compute-510），可以降级到 nvidia-driver-510。这与 nvidia-cuda-toolkit 不冲突。此外，由于工具包将文件分布在许多其他目录中，因此可以创建假的 cud 目录。当前的临时解决方案如下所示：

ubuntu-drivers devices
apt install nvidia-driver-510
update-initramfs -u
reboot
apt install nvidia-cuda-toolkit
mkdir /usr/local/cuda
cd /usr/local/cuda
ln -s /usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/bin bin
ln -s /usr/include include
ln -s /usr/lib/x86_64-linux-gnu lib64
ln -s /usr/share share

答案1

解决方案

目前（2022年9月8日）您可以在NVIDIA网站上下载CUDA工具包（根据您的Ubuntu版本，也可以切换到其他系统）：

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=Ubuntu&target_version=22.04&target_type=deb_local

而不必单独下载驱动程序和工具包apt。

程序

  1. 为此，您需要首先删除现有驱动程序（510 或 515）和/或工具包（可能已从 安装apt），具体取决于您遇到的问题。请注意，nvidia-utils-yourversion不应删除；

  2. 按照上面链接中的说明进行操作（最后一步重启时请严格按照说明进行操作，否则nvidia-smi工具无法正常工作）；

  3. 最后，对我来说，必须手动为 CUDA 工具包创建一个符号链接，

    sudo ln -s /usr/local/cuda-11.7/bin/* /usr/bin

（注：这里我安装的是11.7版本，目录中的版本名要根据你安装的版本进行修改）

然后nvidia-smi和都nvcc -V起作用。

评论

按照此方法，nvcc -V可得

nvcc：NVIDIA (R) Cuda 编译器驱动程序版权所有 (c) 2005-2022 NVIDIA Corporation 于 2022 年 6 月 8 日星期三 16:49:14_PDT 构建 Cuda 编译工具，版本 11.7，V11.7.99 构建 cuda_11.7.r11.7/compiler.31442593_0

并nvidia-smi给出

+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 515.65.01    Driver Version: 515.65.01    CUDA Version: 11.7     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  NVIDIA GeForce ...  Off  | 00000000:01:00.0 Off |                  N/A |
| N/A   43C    P3    N/A /  N/A |      5MiB /  6144MiB |      0%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

CUDA版本和驱动程序版本兼容。

答案2

我遇到了同样的问题，我有 515 驱动程序，可以安装 nvidia-cuda-toolkit。安装后指南来自英伟达有帮助：如果你编译并运行设备查询脚本（创建符号链接后），它会抛出错误system has unsupported display driver / cuda driver combination. 安装 510 驱动程序，重新启动，然后就好了！然后 Blender 就可以使用 GPU 了！

文件夹的符号链接：

ln -s /usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/ /usr/local/cuda

答案3

@Lukas the Silvan 和 @yongxi 的解决方案适用于部分系统，但并非所有系统。因此，我添加了一个更通用的解决方案来解释该方法：

这是一个通用的解决方案独立的来自 cuda 版本。

  1. 目标是设置名为 的 cuda 库的正确路径libcudart.so.<version number>。

  2. 我们通过以下方式找到这条路径sudo find / -name 'libcudart.so.<version number>'

  3. 我们必须添加包含配置文件脚本的文件夹（而不是文件）的路径libcudart.so.<version number>，例如.bashrc：

    export LD_LIBRARY_PATH=<path to libcudart.so file>:$LD_LIBRARY_PATH

关键在于系统之间差异很大。

答案4

我在 Ubuntu Server 22.04 / Dell R730 / Tesla P100 上解决了这个问题：

首先，我从更高版本的驱动程序和 CUDA 安装开始： https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=Ubuntu&target_version=22.04&target_type=deb_local

下面是我用来安装上述下载页面提供的代码：

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-ubuntu2204.pin

sudo mv cuda-ubuntu2204.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.2.1/local_installers/cuda-repo-ubuntu2204-12-2-local_12.2.1-535.86.10-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2204-12-2-local_12.2.1-535.86.10-1_amd64.deb
sudo cp /var/cuda-repo-ubuntu2204-12-2-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
sudo apt update
sudo apt -y install cuda

cuda 已安装并显示在：cd /usr/local/cuda但是nvcc --version显示：

Command 'nvcc' not found, but can be installed with:

修复这个问题：

看起来 cuda 不在 $PATH 中，使用以下命令检查echo $PATH

/home/cem/anaconda3/bin:/home/cem/anaconda3/condabin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/usr/games:/usr/local/games:/snap/bin

我们将编辑 $PATH

nano ~/.bashrc

将此复制到最后。

export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH

保存并退出（Ctrl+ o, Enter, Ctrl+ x）

更新源。

source ~/.bashrc

检查它是否有效。

which nvcc
/usr/local/cuda/bin/nvcc

nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2023 NVIDIA Corporation
Built on Tue_Jul_11_02:20:44_PDT_2023
Cuda compilation tools, release 12.2, V12.2.128
Build cuda_12.2.r12.2/compiler.33053471_0

是的，它起作用了，但是仍然：

import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())

2.0.1
False

卸载 torch-vision 并重新安装。

pip uninstall torch torchvision torchaudio
pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu122/torch_stable.html

重新启动机器。

sudo reboot now

检查是否已安装。

print("Torch version:",torch.__version__)
print("CUDA version used by PyTorch:", torch.version.cuda)
print("CUDA available:", torch.cuda.is_available())
print("Number of CUDA devices:", torch.cuda.device_count())
print("Current CUDA device:", torch.cuda.current_device())

Torch version: 2.0.1+cu117
CUDA version used by PyTorch: 11.7
CUDA available: True
Number of CUDA devices: 1
Current CUDA device: 0

哒哒！

nvidia-smi cuda 版本与 nvcc --version 不匹配 ????

nvidia-smi显示 nvidia 驱动可以支持的 CUDA 最高版本。

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