cuda9.0下载安装几教程

LD_LIRARY_PATH=/usr/

PATH=/usr/

~/.bashrc` 使配置生效[1]()[6]()。

$LD_LIRARY_PATH

$PATH

./deviceQuery

.bashrc

/cuda-9.0/bin:

/cuda-9.0/lib64:

/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

/etc/profile

/usr/local/cuda-9.0/samples/1_Utilities/deviceQuery

/usr/local/cuda-9.0

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CUDA 9.0 下载与安装全平台教程

CUDA_PATH

CUDA_PATH_V9_0

CUDA安装路径\extras\demo_suite

LD_LIRARY_PATH

Linux 示例测试

Linux 示例测试： 进入 /usr/local/cuda-9.0/samples/1_Utilities/deviceQuery 目录，执行 sudo make 编译并运行 ./deviceQuery，输出 GPU 详细信息16。

Linux 系统

Linux 系统配置 编辑 /etc/profile 或用户目录的 .bashrc 文件，添加以下路径： bash export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH export LD_LIRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64:$LD_LIRARY_PATH ``` ``` 执行 `source ~/.bashrc` 使配置生效[1]()[6]()。 Windows 系统配置 右键“此电脑” → 属性 → 高级系统设置 → 环境变量，是否自动生成 CUDA_PATH 和 CUDA_PATH_V9_0。若无则手动添加5。 安装验证 通用方： 终端输入 nvcc -V，显示 CUDA 9.0 版本信息即为成功46。 Linux 示例测试： 进入 /usr/local/cuda-9.0/samples/1_Utilities/deviceQuery 目录，执行 sudo make 编译并运行 ./deviceQuery，输出 GPU 详细信息16。 Windows 示例测试： 打开 CUDA安装路径\extras\demo_suite，运行 deviceQuery.exe 查看结果45。

Linux 系统配置 编辑 /etc/profile 或用户目录的 .bashrc 文件，添加以下路径： bash export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH export LD_LIRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64:$LD_LIRARY_PATH ``` ``` 执行 `source ~/.bashrc` 使配置生效[1]()[6]()。

Linux 系统配置

Linux 系统： 安装 build-essential 开发工具包：sudo apt-get install build-essential1。 安装内头文件：sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)16。 禁用 Nouveau 驱动（仅 Ubuntu）： 创建文件 /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf ，内容为 blacklist nouveau，执行 sudo update-initramfs -u 并重启系统16。

Linux 系统： 安装 build-essential 开发工具包：sudo apt-get install build-essential1。 安装内头文件：sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)16。

PATH

Ubuntu 系统（Deb 方式）

Ubuntu 系统（Deb 方式）： 依次执行以下令： bash sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local_9.0.176-1_amd64.deb sudo apt-key add /var/cuda-repo-9-0-local/7fa2af80.pub sudo apt-get update sudo apt-get install cuda ``` ```[6]()

Ubuntu 系统（Runfile 方式）

Ubuntu 系统（Runfile 方式）： 运行安装文件：sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run 。 关键选项配置： 拒绝安装 NVIDIA 显卡驱动（若已预装）。 接受许可协议，选择默认安装路径 /usr/local/cuda-9.016。 Ubuntu 系统（Deb 方式）： 依次执行以下令： bash sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local_9.0.176-1_amd64.deb sudo apt-key add /var/cuda-repo-9-0-local/7fa2af80.pub sudo apt-get update sudo apt-get install cuda ``` ```[6]() Windows 系统： 双击运行 cuda_9.0.176_win10_network.exe ，按提示完成安装。 注意事项： 安装前更新显卡驱动至版本。 安装组件时勾选全部选项（包括 CUDA Toolkit 和示例程序）45。

Ubuntu 系统（Runfile 方式）： 运行安装文件：sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run 。 关键选项配置： 拒绝安装 NVIDIA 显卡驱动（若已预装）。 接受许可协议，选择默认安装路径 /usr/local/cuda-9.016。

Ubuntu

Ubuntu：支持 16.04 或 17.04 版本16。 Windows：需为 Win10 系统且安装显卡驱动45。

Ubuntu：支持 16.04 或 17.04 版本16。

Windows 示例测试

Windows 示例测试： 打开 CUDA安装路径\extras\demo_suite，运行 deviceQuery.exe 查看结果45。

Windows 系统

Windows 系统配置 右键“此电脑” → 属性 → 高级系统设置 → 环境变量，是否自动生成 CUDA_PATH 和 CUDA_PATH_V9_0。若无则手动添加5。

Windows 系统配置

Windows 系统： 双击运行 cuda_9.0.176_win10_network.exe ，按提示完成安装。 注意事项： 安装前更新显卡驱动至版本。 安装组件时勾选全部选项（包括 CUDA Toolkit 和示例程序）45。

Windows

Windows：需为 Win10 系统且安装显卡驱动45。

``` ```

``` ```[6]()

bash export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH export LD_LIRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64:$LD_LIRARY_PATH ``` ``` 执行 `source ~/.bashrc` 使配置生效[1]()[6]()。

bash sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local_9.0.176-1_amd64.deb sudo apt-key add /var/cuda-repo-9-0-local/7fa2af80.pub sudo apt-get update sudo apt-get install cuda ``` ```[6]()

bash

bash

blacklist nouveau

build-essential

cuDNN 配套安装 下载与 CUDA 9.0 兼容的 cuDNN 版本（如 v7.0.5），解压后头文件与库文件至 CUDA 安装目录24。

cuDNN 配套安装

cuda_9.0.176_win10_network.exe

deb

deviceQuery.exe

export LD_LIRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64:$LD_LIRARY_PATH

export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH export LD_LIRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64:$LD_LIRARY_PATH ``` ``` 执行 `source ~/.bashrc` 使配置生效[1]()[6]()。

export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH

export

gcc --version

local

lsi | grep -i nvidia

md5sum cuda_9.0.176_linux.run

nvcc -V

runfile

source

sudo apt-get install build-essential

sudo apt-get install cuda

sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)

sudo apt-get update

sudo apt-key add /var/cuda-repo-9-0-local/7fa2af80.pub

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local_9.0.176-1_amd64.deb sudo apt-key add /var/cuda-repo-9-0-local/7fa2af80.pub sudo apt-get update sudo apt-get install cuda ``` ```[6]()

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local_9.0.176-1_amd64.deb

sudo make

sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run

sudo update-initramfs -u

一、安装前的环境准备

三、环境变量配置与验证

下载与 CUDA 9.0 兼容的 cuDNN 版本（如 v7.0.5），解压后头文件与库文件至 CUDA 安装目录24。

下载方式 官网下载：访问 NVIDIA ，选择对应操作系统版本（如 Ubuntu 16.04 或 Win10），下载 runfile 或 deb 安装包。注意需匹配显卡型号与系统位数14。 校验文件完整性：Linux 用户可通过 md5sum cuda_9.0.176_linux.run 验证文件哈希值1。 安装步骤 Ubuntu 系统（Runfile 方式）： 运行安装文件：sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run 。 关键选项配置： 拒绝安装 NVIDIA 显卡驱动（若已预装）。 接受许可协议，选择默认安装路径 /usr/local/cuda-9.016。 Ubuntu 系统（Deb 方式）： 依次执行以下令： bash sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local_9.0.176-1_amd64.deb sudo apt-key add /var/cuda-repo-9-0-local/7fa2af80.pub sudo apt-get update sudo apt-get install cuda ``` ```[6]() Windows 系统： 双击运行 cuda_9.0.176_win10_network.exe ，按提示完成安装。 注意事项： 安装前更新显卡驱动至版本。 安装组件时勾选全部选项（包括 CUDA Toolkit 和示例程序）45。

下载方式 官网下载：访问 NVIDIA ，选择对应操作系统版本（如 Ubuntu 16.04 或 Win10），下载 runfile 或 deb 安装包。注意需匹配显卡型号与系统位数14。 校验文件完整性：Linux 用户可通过 md5sum cuda_9.0.176_linux.run 验证文件哈希值1。

下载方式

二、CUDA 9.0 下载与安装流程

依赖项安装 Linux 系统： 安装 build-essential 开发工具包：sudo apt-get install build-essential1。 安装内头文件：sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)16。 禁用 Nouveau 驱动（仅 Ubuntu）： 创建文件 /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf ，内容为 blacklist nouveau，执行 sudo update-initramfs -u 并重启系统16。

依赖项安装

关键选项配置

关键选项配置： 拒绝安装 NVIDIA 显卡驱动（若已预装）。 接受许可协议，选择默认安装路径 /usr/local/cuda-9.016。

双击运行 cuda_9.0.176_win10_network.exe ，按提示完成安装。 注意事项： 安装前更新显卡驱动至版本。 安装组件时勾选全部选项（包括 CUDA Toolkit 和示例程序）45。

双击运行 cuda_9.0.176_win10_network.exe ，按提示完成安装。

右键“此电脑” → 属性 → 高级系统设置 → 环境变量，是否自动生成 CUDA_PATH 和 CUDA_PATH_V9_0。若无则手动添加5。

四、常见问题与注意事项

多版本 CUDA 共存 通过修改环境变量 PATH 和 LD_LIRARY_PATH 切换版本57。

多版本 CUDA 共存

安装 build-essential 开发工具包：sudo apt-get install build-essential1。 安装内头文件：sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)16。

安装 build-essential 开发工具包：sudo apt-get install build-essential1。

安装内头文件：sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)16。

安装前更新显卡驱动至版本。 安装组件时勾选全部选项（包括 CUDA Toolkit 和示例程序）45。

安装前更新显卡驱动至版本。

安装步骤 Ubuntu 系统（Runfile 方式）： 运行安装文件：sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run 。 关键选项配置： 拒绝安装 NVIDIA 显卡驱动（若已预装）。 接受许可协议，选择默认安装路径 /usr/local/cuda-9.016。 Ubuntu 系统（Deb 方式）： 依次执行以下令： bash sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local_9.0.176-1_amd64.deb sudo apt-key add /var/cuda-repo-9-0-local/7fa2af80.pub sudo apt-get update sudo apt-get install cuda ``` ```[6]() Windows 系统： 双击运行 cuda_9.0.176_win10_network.exe ，按提示完成安装。 注意事项： 安装前更新显卡驱动至版本。 安装组件时勾选全部选项（包括 CUDA Toolkit 和示例程序）45。

安装步骤

安装组件时勾选全部选项（包括 CUDA Toolkit 和示例程序）45。

安装验证 通用方： 终端输入 nvcc -V，显示 CUDA 9.0 版本信息即为成功46。 Linux 示例测试： 进入 /usr/local/cuda-9.0/samples/1_Utilities/deviceQuery 目录，执行 sudo make 编译并运行 ./deviceQuery，输出 GPU 详细信息16。 Windows 示例测试： 打开 CUDA安装路径\extras\demo_suite，运行 deviceQuery.exe 查看结果45。

安装验证

官网下载

官网下载：访问 NVIDIA ，选择对应操作系统版本（如 Ubuntu 16.04 或 Win10），下载 runfile 或 deb 安装包。注意需匹配显卡型号与系统位数14。 校验文件完整性：Linux 用户可通过 md5sum cuda_9.0.176_linux.run 验证文件哈希值1。

官网下载：访问 NVIDIA ，选择对应操作系统版本（如 Ubuntu 16.04 或 Win10），下载 runfile 或 deb 安装包。注意需匹配显卡型号与系统位数14。

执行 `

执行 `source ~/.bashrc` 使配置生效[1]()[6]()。

拒绝安装 NVIDIA 显卡驱动（若已预装）。 接受许可协议，选择默认安装路径 /usr/local/cuda-9.016。

拒绝安装 NVIDIA 显卡驱动（若已预装）。

接受许可协议，选择默认安装路径 /usr/local/cuda-9.016。

操作系统版本

操作系统版本： Ubuntu：支持 16.04 或 17.04 版本16。 Windows：需为 Win10 系统且安装显卡驱动45。

显卡型号

显卡型号：需确认显卡支持 CUDA 9.0，例如 NVIDIA GeForce 系列（如 GTX 940M、1050Ti）或更高型号。通过 Windows 设备管理器或 Linux 终端的 lsi | grep -i nvidia 令查询13。 操作系统版本： Ubuntu：支持 16.04 或 17.04 版本16。 Windows：需为 Win10 系统且安装显卡驱动45。 编译器版本：Linux 需确保 GCC 版本为 5.x 或 6.x（可通过 gcc --version 查看）36。

显卡型号：需确认显卡支持 CUDA 9.0，例如 NVIDIA GeForce 系列（如 GTX 940M、1050Ti）或更高型号。通过 Windows 设备管理器或 Linux 终端的 lsi | grep -i nvidia 令查询13。

校验文件完整性

校验文件完整性：Linux 用户可通过 md5sum cuda_9.0.176_linux.run 验证文件哈希值1。

注意事项

注意事项： 安装前更新显卡驱动至版本。 安装组件时勾选全部选项（包括 CUDA Toolkit 和示例程序）45。

硬件与系统兼容性验证 显卡型号：需确认显卡支持 CUDA 9.0，例如 NVIDIA GeForce 系列（如 GTX 940M、1050Ti）或更高型号。通过 Windows 设备管理器或 Linux 终端的 lsi | grep -i nvidia 令查询13。 操作系统版本： Ubuntu：支持 16.04 或 17.04 版本16。 Windows：需为 Win10 系统且安装显卡驱动45。 编译器版本：Linux 需确保 GCC 版本为 5.x 或 6.x（可通过 gcc --version 查看）36。 依赖项安装 Linux 系统： 安装 build-essential 开发工具包：sudo apt-get install build-essential1。 安装内头文件：sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)16。 禁用 Nouveau 驱动（仅 Ubuntu）： 创建文件 /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf ，内容为 blacklist nouveau，执行 sudo update-initramfs -u 并重启系统16。

硬件与系统兼容性验证 显卡型号：需确认显卡支持 CUDA 9.0，例如 NVIDIA GeForce 系列（如 GTX 940M、1050Ti）或更高型号。通过 Windows 设备管理器或 Linux 终端的 lsi | grep -i nvidia 令查询13。 操作系统版本： Ubuntu：支持 16.04 或 17.04 版本16。 Windows：需为 Win10 系统且安装显卡驱动45。 编译器版本：Linux 需确保 GCC 版本为 5.x 或 6.x（可通过 gcc --version 查看）36。

硬件与系统兼容性验证

禁用 Nouveau 驱动（仅 Ubuntu）

禁用 Nouveau 驱动（仅 Ubuntu）： 创建文件 /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf ，内容为 blacklist nouveau，执行 sudo update-initramfs -u 并重启系统16。

终端输入 nvcc -V，显示 CUDA 9.0 版本信息即为成功46。

编译器版本

编译器版本：Linux 需确保 GCC 版本为 5.x 或 6.x（可通过 gcc --version 查看）36。

编辑 /etc/profile 或用户目录的 .bashrc 文件，添加以下路径： bash export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH export LD_LIRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64:$LD_LIRARY_PATH ``` ``` 执行 `source ~/.bashrc` 使配置生效[1]()[6]()。

若安装 CUDA 时提示“不兼容的图形硬件”，需确保显卡驱动版本与 CUDA 9.0 匹配，或选择保留现有驱动继续安装4。

运行安装文件：sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run 。 关键选项配置： 拒绝安装 NVIDIA 显卡驱动（若已预装）。 接受许可协议，选择默认安装路径 /usr/local/cuda-9.016。

运行安装文件：sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run 。

通用方

通用方： 终端输入 nvcc -V，显示 CUDA 9.0 版本信息即为成功46。 Linux 示例测试： 进入 /usr/local/cuda-9.0/samples/1_Utilities/deviceQuery 目录，执行 sudo make 编译并运行 ./deviceQuery，输出 GPU 详细信息16。 Windows 示例测试： 打开 CUDA安装路径\extras\demo_suite，运行 deviceQuery.exe 查看结果45。

通用方： 终端输入 nvcc -V，显示 CUDA 9.0 版本信息即为成功46。

通过以上步骤，可完成 CUDA 9.0 在主流操作系统上的部署。建议优先通过文档与实测教程（如搜索结果中的 Ubuntu 16.04 和 Win10 例）规避兼容性问题。

通过修改环境变量 PATH 和 LD_LIRARY_PATH 切换版本57。

驱动冲突处理 若安装 CUDA 时提示“不兼容的图形硬件”，需确保显卡驱动版本与 CUDA 9.0 匹配，或选择保留现有驱动继续安装4。 多版本 CUDA 共存 通过修改环境变量 PATH 和 LD_LIRARY_PATH 切换版本57。 cuDNN 配套安装 下载与 CUDA 9.0 兼容的 cuDNN 版本（如 v7.0.5），解压后头文件与库文件至 CUDA 安装目录24。

驱动冲突处理 若安装 CUDA 时提示“不兼容的图形硬件”，需确保显卡驱动版本与 CUDA 9.0 匹配，或选择保留现有驱动继续安装4。

驱动冲突处理

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