0 前言
统一计算设备架构（Compute Unified Device Architecture，CUDA），是由NVIDIA推出的通用并行计算架构，让开发者能够基于CUDA平台对GPU进行编程，一般使用C/C++语言来编写并行计算程序，通过CUDA编译器将程序转化为可以在NVIDIA GPU上执行的机器码快速运行，目前比较火的领域就是用GPU来训练神经网络模型。
1.前提条件
1.1 实验环境
windows11
CUDA Version：12.6
WSL2
Ubuntu 22.04
1.1.1 查看nvidia显卡驱动支持的版本
win + r输入cmd打开命令行终端输入
nvidia-smi
可以看到支持的CUDA Version为12.6，这时候你要下载的CUDA必须是在12.6以下，假如说你的CUDA Version显示为11.7，你又想安装12.2，你就要升级你的显卡驱动。
1.1.2 打开NVIDIA控制面板查看版本信息
打开NVIDIA控制面板
点击帮助
点击系统信息
点击组件
可以看到支持NVIDIA CUDA 12.6.41版本的driver。
1.1.3 windows下安装WSL2子系统
官方文档：https://learn.microsoft.com/zh-cn/windows/wsl/install-manual
注：请使用命令行终端管理员身份打开，以便有足够的权限执行，其中，在安装linux内核更新包之前，应先重启电脑。
1.1.3.1 启用适用于Linux的Windows子系统dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart1.1.3.2 启用虚拟机功能
dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart1.1.3.3 安装Linux内核更新包
下载WSL2 Linux内核更新包
https://wslstorestorage.blob.core.windows.net/wslblob/wsl_update_x64.msi
下载好后双击安装即可
wsl --set-default-version 2
目前一般使用wsl2，wsl2才具有完整的linux内核。
1.2 安装版本
CUDA 12.2CUDNN v8.9.6
1.3 CUDA下载
下载链接：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
本教程使用cuda12.2.2，点击进入页面后，依次点击Linux、x86_64、WSL-Ubuntu、2.0、runfile(local)
最后在终端下载
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.2.2/local_installers/cuda_12.2.2_535.104.05_linux.run
得到如下文件：
cuda_12.2.2_535.104.05_linux.run
1.4 CUDNN下载
下载cudnn的时候需要考虑跟cuda的版本保持一致，有个小点就是下载cudnn需要登录nvidia账号，没有就注册一个。
下载链接：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse51b
点击之后下载的文件如下：
cudnn-linux-x86_64-8.9.6.50_cuda12-archive.tar.xz
安装包下载好之后下一步就是安装了。
2.CUDA和CUDNN安装
2.1 CUDA安装与验证
2.1.1 安装
执行
sudo sh cuda_12.2.2_535.104.05_linux.run
输入accept
按空格可以选中（X代表选中），如果之前安装过，未卸载干净，这里需要勾选上以前的版本，如像图片一般则选择install即可
等待安装成功
配置环境变量，在文件的末尾添加
vim ~/.bashrc
按
i可编辑文件，按ESC+:wq可保存文件并退出
export PATH=/usr/local/cuda-12.2/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.2/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}注：可使用以下命令查看路径
cd /usr/local/
ls
pwd
2.1.2 验证
更新环境
source ~/.bashrc
输入
nvcc -V
如此便安装成功
2.2 CUDNN 安装与验证
2.2.1 安装
解压缩
tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.9.6.50_cuda12-archive.tar.xz
进入cudnn目录下
cd cudnn-linux-x86_64-8.9.6.50_cuda12-archive/
将文件复制到cuda安装目录下
sudo cp ./include/cudnn*.h /usr/local/cuda-12.2/include
sudo cp -P lib/libcudnn* /usr/local/cuda-12.2/lib64
赋予权限
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-12.2/include/cudnn*.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-12.2/lib64/libcudnn*
2.2.2 验证
cat /usr/local/cuda-12.2/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
3.CUDA和CUDNN卸载
3.1 使用Ubuntu的卸载工具卸载
3.1.1 CUDA与CUDNN卸载
在终端中执行命令
sudo apt remove cuda -y
sudo apt autoremove -y
sudo apt remove cuda* -y
cd /usr/local/
sudo rm -r cuda-11.7/
dpkg -l | grep cuda
可以看到还有残留，依次将它们删除即可
sudo dpkg -P cuda-repo-wsl-ubuntu-11-7-local
sudo dpkg -P cuda-toolkit-11-7
