在Ubuntu 24.04上安装cuDNN v8.x.x兼容CUDA 11.8

在Ubuntu 24.04上安装cuDNN v8.x.x兼容CUDA 11.8

当你的项目需要特定版本的cuDNN库（如libcudnn_cnn_infer.so.8），但系统已安装更高版本时该怎么办？本文将手把手教你解决这一常见问题。

问题背景

在深度学习开发中，我们经常遇到这样的场景：项目代码需要特定版本的cuDNN库（如libcudnn_cnn_infer.so.8），但系统已安装了更高版本（如cuDNN 9）。Ubuntu 24.04作为较新的Linux发行版，官方可能未明确支持旧版cuDNN，但通过本文方法，你可以安全地在Ubuntu 24.04上安装并使用cuDNN v8.x.x。

典型报错示例：

Could not load library libcudnn_cnn_infer.so.8. Error: libnvrtc.so: cannot open shared object file: No such file or directory 

/sbin/ldconfig.real: /usr/local/cuda-11.8/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_cnn_infer.so.8 is not a symbolic link
...

解决方案概览

1. 下载兼容CUDA 11.8的cuDNN v8.x
2. 手动安装cuDNN库文件
3. 修复符号链接问题
4. 验证安装并配置环境

详细步骤

步骤1：下载cuDNN v8.x for CUDA 11.x

1. 访问NVIDIA cuDNN Archive页面

2. 选择 Download cuDNN v8.x.x for CUDA 11.x（推荐v8.9.7）

3. 下载Tar包格式（非Deb包）：
   cudnn-linux-x86_64-8.x.x.x_cuda11-archive.tar.xz

步骤2：手动安装cuDNN库

# 解压下载的cuDNN包
tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.x.x.x_cuda11-archive.tar.xz

# 复制头文件到CUDA目录
sudo cp cudnn-*-archive/include/cudnn*.h /usr/local/cuda-11.8/include/

# 复制库文件到CUDA目录
sudo cp cudnn-*-archive/lib/libcudnn* /usr/local/cuda-11.8/lib64/

# 设置文件权限
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.8/include/cudnn*.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.8/lib64/libcudnn*

# 更新库链接（可能会报错）
sudo ldconfig  # 刷新动态库缓存

步骤3：修复符号链接问题

执行sudo ldconfig时常见的"not a symbolic link"错误，可以通过创建符号链接解决：

cd /usr/local/cuda-11.8/lib64

# 为每个cuDNN库创建符号链接
sudo ln -sf libcudnn_ops_train.so.8.* libcudnn_ops_train.so.8
sudo ln -sf libcudnn_adv_infer.so.8.* libcudnn_adv_infer.so.8
sudo ln -sf libcudnn.so.8.* libcudnn.so.8
sudo ln -sf libcudnn_cnn_infer.so.8.* libcudnn_cnn_infer.so.8
sudo ln -sf libcudnn_cnn_train.so.8.* libcudnn_cnn_train.so.8
sudo ln -sf libcudnn_adv_train.so.8.* libcudnn_adv_train.so.8
sudo ln -sf libcudnn_ops_infer.so.8.* libcudnn_ops_infer.so.8

# 刷新库缓存
sudo ldconfig

步骤4：验证安装

# 检查目标库是否存在
ls /usr/local/cuda-11.8/lib64/libcudnn_cnn_infer.so.8*

# 查看cuDNN版本
cat /usr/local/cuda-11.8/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

正常输出应包含：

#define CUDNN_MAJOR 8
#define CUDNN_MINOR x
#define CUDNN_PATCHLEVEL x

步骤5：配置环境变量

在~/.bashrc中添加以下内容：

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.8/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.8

使配置生效：

source ~/.bashrc

常见问题解决方案

1. GLIBC不兼容错误

如果遇到类似错误：

/lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6: version `GLIBC_2.39' not found

解决方案：

• 下载更新的cuDNN v8子版本（如v8.9.7）
• 临时解决方案（不推荐）：

  sudo ln -s /usr/local/cuda-11.8/lib64/libcudnn_cnn_infer.so.9 /usr/local/cuda-11.8/lib64/libcudnn_cnn_infer.so.8
  sudo ldconfig
  

2. 找不到库文件

如果执行ln -sf时提示找不到文件：

ln: failed to access 'libcudnn.so.8.*'

解决方案：

1. 重新安装cuDNN：

   sudo rm /usr/local/cuda-11.8/lib64/libcudnn*
   tar -xf cudnn-linux-x86_64-8.x.x.x_cuda11-archive.tar.xz
   sudo cp cudnn-*-archive/lib/* /usr/local/cuda-11.8/lib64/
   

2. 确保解压路径正确

结语

通过本文的步骤，你应该已经成功在Ubuntu 24.04上安装了cuDNN v8.x.x并解决了libcudnn_cnn_infer.so.8缺失问题。关键点在于：

1. 手动安装：使用Tar包而非Deb包
2. 符号链接：解决ldconfig的"not a symbolic link"错误
3. 环境配置：正确设置LD_LIBRARY_PATH

深度学习环境配置虽复杂，但掌握这些技巧后，你将能轻松应对各种版本兼容性问题。如果有其他问题，欢迎在评论区留言讨论！

实用命令速查：

# 查看CUDA版本
nvcc --version

# 查看cuDNN版本
cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

# 检查库文件链接
ls -l /usr/local/cuda/lib64 | grep 'libcudnn.*\.so\.8'

资源链接：

• NVIDIA cuDNN Archive
• CUDA Toolkit Archive