Cudnn安装和Docker运用gpu启动

Cudnn安装

从https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive下载tar安装包

下载了cudnn-linux-x86_64-8.9.2.26_cuda12-archive.tar.xz到/data/sda/lin/cuDNN/

解压文件

tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.9.2.26_cuda12-archive.tar.xz

进入解压后的目录

cd cudnn-linux-x86_64-8.9.2.26_cuda12-archive

复制材料到 CUDA 目录

# 复制头文件

sudo cp -v include/cudnn*.h /usr/local/cuda-12.2/include/

# 复制库文件

sudo cp -vP lib/libcudnn* /usr/local/cuda-12.2/lib64/

# 设置权限

sudo chmod -v a+r /usr/local/cuda-12.2/include/cudnn*.h

sudo chmod -v a+r /usr/local/cuda-12.2/lib64/libcudnn*

检查头文件版本

cat /usr/local/cuda-12.2/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

检查库文件

ls -l /usr/local/cuda-12.2/lib64/libcudnn.so*

升级paddlepaddle-gpu
使用H100算力需要2.6.0以上版本paddlepaddle-gpu，
安装命令：pip instal