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注意：

• Ubuntu18.04默认GCC-7，由于CUDA 9.x不支持GCC-7（下载页面没有对ubuntu18的支持），所以需要安装低版本的5或者<= 6.3.0，并设置为默认版本。否则应安装10.0以上版本CUDA
• Nvidia显卡驱动与CUDA版本对应关系，显卡驱动版本越高，就可支持越高版本的CUDA，并对低等级驱动向下支持

安装步骤

1. 查看是否安装了cuda

   # 法1
   cat  /usr/local/cuda/version.txt
   # 法2
   nvcc --version
   

2. 若没有安装，则查看是否有N卡驱动，若无N卡驱动，则到软件与更新 -> 附加驱动中安装驱动

3. 查看N卡驱动支持的cuda版本

   nvidia-smi
   

   如下图支持最高CUDA版本是11.4

4. 到cuda-toolkit-archive，选择需要的CUDA下载

5. 如下图，选择runfile(local)，并使用生成的指令进行下载和安装
   
   若第1步提示Existing package manager installation of the driver found. It is strongly recommended that you remove this before continuing.，选择continue，在下一步中去除driver项，之后选择install：
   安装完成后，显示如下：
   

6. 在~/.bashrc文件中添加如下环境变量：

   export PATH=/usr/local/cuda-11.3/bin${PATH:+:${PATH}}
   export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.3/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
   

7. 验证是否安装成功

   nvcc -V
   

   

8. 安装cuDNN，到cudnn-archive下载和CUDA对应的版本

   1.Navigate to your <cudnnpath> directory containing the cuDNN tar file.
   2.Unzip the cuDNN package.
     $ tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.x.x.x_cudaX.Y-archive.tar.xz
   3. Copy the following files into the CUDA toolkit directory.
     $ sudo cp cudnn-*-archive/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include 
     $ sudo cp -P cudnn-*-archive/lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64 
     $ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
   

   按照↑教程，可下载cuDNN Library for Linux (x86_64)用复制的方式安装，使用如下命令查看安装版本

   cat /usr/local/cuda-11.3/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
   

9. 也可下载Runtime Library和Developer Library的deb包，使用sudo dpkg -i xxx.deb命令进行安装，使用如下命令查看安装版本

   cat /usr/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
   

10. 在~/.bashrc文件中添加cudnn环境变量如下：

    export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.3/targets/x86_64-linux/lib${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
    

11. 多版本CUDA安装重复上述步骤即可，最后通过更改第6步、第10步中环境变量切换CUDA版本

Cuda使用中的一些问题

• cmake error，报错找不到cuda_cublas_device_library。
  解决：出错版本为cuda10.2。cuda10.0版本的libcublas.so在其lib64目录下，cuda11.x版本的libcublas.so在其targets/x86_64-linux/lib/目录下，但cuda10.2放在系统目录中，要升级到高版本cmake才能让其主动找到对应文件。经查其他博文，cuda10.2需要camke3.17以上。cmake升级参考cmake 升级，cmake下载时下那个源码包。

在CMakeLists中优雅地使用Cuda ＆ Cudnn& TensorRT

cmake中有一等语言的说法，可以通过project()和enable_language()命令启用

cuda中的policy：
CMP0091 New in version 3.15.
CMP0136 New in version 3.24.
CMP0141 New in version 3.25.
CMP0146 New in version 3.27.

1. 查找CUDA

```cmake
## CUDA 法1 ，使用find_package(已弃用)
# set(CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR /usr/local/cuda-11.1)
# 若指定了REQUIRED，又不能根据系统路径中的nvcc确定路径，则需要上面的指定
find_package(CUDA 11 REQUIRED)

## CUDA 法2
if (NOT CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR)
  set(CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR /usr/local/cuda)
endif()
find_path(CUDA_INCLUDE_DIR cuda_runtime.h
  HINTS ${CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR}
  PATH_SUFFIXES include
)
MESSAGE(STATUS "Found CUDA headers at ${CUDA_INCLUDE_DIR}")

## CUDA 法3 (推荐)
set(CUDAToolkit_ROOT /usr/local/cuda-11.3/)
if(NOT CMAKE_CUDA_COMPILER)
    include(FindCUDAToolkit)
    if(CUDAToolkit_FOUND)
        message("Found CUDA: true")
        message("NVCC      : ${CUDAToolkit_NVCC_EXECUTABLE}")
        set(CMAKE_CUDA_COMPILER ${CUDAToolkit_NVCC_EXECUTABLE})
    endif()
endif()

if(CMAKE_CUDA_COMPILER)
    enable_language(CUDA)
endif()


# add_executable(test main.cpp)
# 链接cuda库如下，其中名称可参考https://cmake.org/cmake/help/latest/module/FindCUDAToolkit.html
target_link_libraries(test CUDA::cudart CUDA::cublas)
```

2. TensorRT

2.1 查找TensorRT头文件路径

find_path(TENSORRT_INCLUDE_DIR NvInfer.h
  HINTS ${TENSORRT_ROOT} ${CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR}
  PATH_SUFFIXES include)
MESSAGE(STATUS "Found TensorRT headers at ${TENSORRT_INCLUDE_DIR}")

2.2 查找TensorRT库

包括查找libnvinfer.so、libnvinfer_plugin.so、libnvparsers.so、libnvonnxparser.so等，可根据需要添减

find_library(TENSORRT_LIBRARY_INFER nvinfer
  HINTS ${TENSORRT_ROOT} ${TENSORRT_BUILD} ${CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR}
  PATH_SUFFIXES lib lib64 lib/x64)
find_library(TENSORRT_LIBRARY_INFER_PLUGIN nvinfer_plugin
  HINTS ${TENSORRT_ROOT} ${TENSORRT_BUILD} ${CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR}
  PATH_SUFFIXES lib lib64 lib/x64)
find_library(TENSORRT_LIBRARY_PARSERS nvparsers
  HINTS ${TENSORRT_ROOT} ${TENSORRT_BUILD} ${CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR}
  PATH_SUFFIXES lib lib64 lib/x64)
find_library(TENSORRT_LIBRARY_ONNXPARSER nvonnxparser
  HINTS ${TENSORRT_ROOT} ${TENSORRT_BUILD} ${CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR}
  PATH_SUFFIXES lib lib64 lib/x64)
set(TENSORRT_LIBRARY ${TENSORRT_LIBRARY_INFER} ${TENSORRT_LIBRARY_INFER_PLUGIN} ${TENSORRT_LIBRARY_PARSERS} ${TENSORRT_LIBRARY_ONNXPARSER})
MESSAGE(STATUS "Find TensorRT libs at ${TENSORRT_LIBRARY}")

# # 检查TensorRT是否已经安装，并获取其头文件和库文件路径等相关信息
find_package_handle_standard_args(
  TENSORRT DEFAULT_MSG TENSORRT_INCLUDE_DIR TENSORRT_LIBRARY)
if(NOT TENSORRT_FOUND)
  message(ERROR "Cannot find TensorRT library.")
endif()

2.3 链接头文件路径和库

target_include_directories(test PUBLIC ${TENSORRT_INCLUDE_DIR} ${CUDA_INCLUDE_DIR})
target_link_libraries(test PUBLIC ${TENSORRT_LIBRARY})