对于在Ubuntu系统上进行深度学习、科学计算或任何需要GPU加速的任务，正确安装NVIDIA显卡驱动、CUDA Toolkit和cuDNN是至关重要的第一步。本教程将为您提供一个详尽的、逐步的指南，在Ubuntu系统上顺利完成安装。

首先禁用原来的驱动Nouveau

sudo vim /etc/default/grub
将---> GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="quiet splash"
替换为---> GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="quiet splash modprobe.blacklist=nouveau"
保存后更新---> sudo update-grub
更新后重启系统---> sudo reboot

选择合适的驱动

首先更新软件包索引

sudo apt update

然后检测合适的驱动版本，这里选择recommended 的那一个驱动就行

ubuntu-drivers devices

开始安装【⚠️注意：一定要先把旧的驱动卸载掉，如果安装过就的N卡驱动】

卸载命令【没有旧版本就不需要执行卸载命令】：

sudo apt remove --purge '^nvidia-.*'
sudo apt autoremove --purge
sudo apt autoclean

再开始安装

sudo apt install nvidia-driver-575

安装cuda

首先查看ubuntu的版本信息

lsb_release -a

输出

No LSB modules are available.
Distributor ID:	Ubuntu
Description:	Ubuntu 22.04.5 LTS
Release:	22.04
Codename:	jammy

再输入以下命令查看当前显卡驱动支持最高的cuda版本：

nvidia-smi

点开链接https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 查看自己对应的版本然后根据官方的指令下载cuda

例如：

⚠️注意：标红的那一行命令要根据提示输入，一般执行完上一行命令会提示，不要直接输入带有*符号的这一行命令

最后检查安装和更新环境变量：

输入：

 /usr/local/cuda-12.9/bin/nvcc -V

根据上图可以看到安装成功了，但是需要引入环境变量： 在~/.bashrc 或者 ~/.zshrc 中的文件末尾添加以下内容：

export PATH="/usr/local/cuda-12.0/bin:$PATH" 
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-12.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH" 

最后执行【取决于你用的什么shell】：

source ~/.zshrc
# 或者执行
source ~/.bashrc

安装cuDnn

安装CUDA之后，首先根据自己的显卡驱动和cuda版本查找对应的cudnn版本：https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/backend/latest/reference/support-matrix.html

然后进入CuDNN官网:，选择合适的版本下载压缩包。