Лучшее решение для установки нескольких версий CUDA / cuDNN в Ubuntu - PullRequest
Новая
       73

Лучшее решение для установки нескольких версий CUDA / cuDNN в Ubuntu

1 голос
/ 25 марта 2019

Я использую Conda в Ubuntu 16.04.Моя цель - связать каждую среду Conda с определенной версией CUDA / cuDNN.Я осмотрелся и нашел эту интересную статью , в которой в основном предлагается помещать разные версии CUDA в разные папки, а затем использовать зависящий от среды bash-скрипт (запускаемый, когда среда активирована), чтобы правильно установитьПеременные PATH / LD_LIBRARY_PATH (которые создают связь с версией CUDA).Это нормально, но когда я пытаюсь установить фреймворки, такие как pytorch, используя Conda, это заставляет меня также установить пакет "cudatoolkit".Итак, пара вопросов:

1) портит ли загрузка cudatoolkit мои предыдущие конфигурации CUDA?какая версия будет использоваться?

2) если с помощью Conda можно установить "cudatoolkit", а также "cudnn", почему бы просто не использовать conda для всего?Почему даже нужно применять инструкции вышеупомянутой статьи?

Спасибо.

1 Ответ

2 голосов
/ 25 марта 2019

Как ответ на первый вопрос, нет, загрузка и установка другого инструментария CUDA не испортит другие конфигурации.В инсталляторе инструментария CUDA вы указываете каталог установки, поэтому просто выберите то, что работает для вас, что является уникальным для этой версии CUDA.Это не повлияет на любые установленные в настоящее время версии CUDA.При установке Pytorch будет искать переменную окружения CUDA_HOME, а также в / usr / local / cuda (каталог по умолчанию для набора инструментов CUDA), поэтому эту переменную среды необходимо изменить.

Я не могу говорить за вторую часть.Возможно, при установке с использованием Conda будет использоваться каталог установки по умолчанию для инструментария CUDA (кажется глупым, но это всего лишь предположение).

...