Ubuntu18.04多版本CUDA安装及CUDNN内部错误解决求助

一、Ubuntu 18.04多版本CUDA安装方法 #

完全可以同时安装多个CUDA版本，通过软链接切换默认版本，具体步骤如下：

1. 下载CUDA 10.0安装包
   前往NVIDIA官网下载对应Ubuntu 18.04的CUDA 10.0 runfile格式安装包（优先选runfile，避免deb包自动替换现有驱动）。

2. 安装CUDA 10.0

   • 给安装包添加执行权限：

     chmod +x cuda_10.0.130_410.48_linux.run
     

   • 运行安装包，按提示选择：

     sudo ./cuda_10.0.130_410.48_linux.run
     

     • 遇到“Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver...”时选No（保留现有驱动，防止冲突）
     • 确认“Install CUDA Toolkit 10.0”选Yes
     • 安装路径保持默认（会安装到/usr/local/cuda-10.0）
     • 确认“Install symbolic link...”选No（不覆盖现有cuda软链接）

3. 配置环境变量
   编辑~/.bashrc文件：

   nano ~/.bashrc
   

   添加以下内容（同时加入两个版本的路径）：

   export PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin:$PATH
   export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin:$PATH
   export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
   export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
   

   使配置生效：

   source ~/.bashrc
   

4. 切换CUDA版本
   通过修改软链接切换默认版本：

   • 切换到CUDA 10.0：

     sudo rm -rf /usr/local/cuda
     sudo ln -s /usr/local/cuda-10.0 /usr/local/cuda
     

   • 切换回CUDA 10.2：

     sudo rm -rf /usr/local/cuda
     sudo ln -s /usr/local/cuda-10.2 /usr/local/cuda
     

   验证当前版本：

   nvcc --version
   

二、解决CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR错误 #

安装CUDA 10.0和Cudnn 7.4.2后出现该错误，可按以下步骤排查修复：

1. 确认版本兼容性
   CUDA 10.0与Cudnn 7.4.2兼容，但需匹配对应TensorFlow版本：TensorFlow 1.13.x/1.14.x是适配该组合的，若TensorFlow版本过高或过低会触发错误。

2. 修复Cudnn文件权限
   解压Cudnn后，需确保库文件权限正确：

   sudo chmod a+r /usr/local/cuda-10.0/include/cudnn*.h
   sudo chmod a+r /usr/local/cuda-10.0/lib64/libcudnn*
   

3. 调整TensorFlow显存分配策略
   该错误常因显存不足或被占用导致，可在代码开头添加显存限制：

   import tensorflow as tf
   config = tf.compat.v1.ConfigProto()
   config.gpu_options.allow_growth = True  # 按需分配显存
   session = tf.compat.v1.Session(config=config)
   

   也可固定分配部分显存：

   config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.7  # 分配70%显存
   

4. 清理GPU进程
   重启机器或清理残留的CUDA进程：

   sudo systemctl restart nvidia-persistenced
   

   或手动杀死占用GPU的进程：

   sudo fuser -v /dev/nvidia*
   sudo kill -9 <进程ID>
   

5. 验证CUDA和Cudnn状态
   运行CUDA自带示例验证CUDA是否正常：

   cd /usr/local/cuda-10.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
   make
   ./deviceQuery
   

   检查Cudnn版本：

   cat /usr/local/cuda-10.0/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
   

内容的提问来源于stack exchange，提问作者giulia b