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深度学习环境全流程部署手册：CUDA 异构版本整合指南

适用环境：Ubuntu 20.04 / 22.04 (LTS)
目标架构：x86_64
核心原则：非破坏性安装（Non-destructive）。在不覆盖主机显卡驱动、不污染系统默认 GCC 环境的前提下，构建独立的开发环境。
案例说明：本案例基于Ubuntu 22.04 LTS (x86_64)上部署UniScene项目的基础， UniScene是一个以 Occupancy 为中心的统一驾驶场景生成框架，涵盖语义占据栅格、LiDAR 点云及多视角视频生成。目标CUDA 12.1。

第一阶段：环境诊断与预备

在执行任何安装操作前，必须确认硬件驱动与目标 CUDA 版本的兼容性。

1. 显卡驱动版本核查

NVIDIA 驱动向下兼容，但对上限有严格限制。请在终端执行：

nvidia-smi

关键指标解读：

• 关注右上角CUDA Version: xx.x。此数值代表当前驱动支持的最高CUDA 版本。
• 部署 CUDA 12.1：要求驱动显示版本≥ 12.1 \ge 12.1≥12.1（建议驱动版本号≥ 530 \ge 530≥530）。
• 部署 CUDA 11.x：要求驱动显示版本≥ 11. x \ge 11.x≥11.x（建议驱动版本号≥ 450 \ge 450≥450）。

若版本不足，请务必先通过 Ubuntu “软件与更新” -> “附加驱动” 升级显卡驱动，重启后再继续。

2. 安装包下载策略

请访问 NVIDIA CUDA Toolkit Archive 下载。

• 对于 CUDA 12.1 (推荐)：
  • 直接下载对应 OS 版本的Runfile (local)。
  • 注：12.1.1 是 12.1 的补丁版，完全兼容 UniScene。
• 对于 CUDA 11.x (如 11.1/11.3) 在 Ubuntu 22.04 上：
  • 官网无 22.04 选项。请强制下载Ubuntu 20.04版本的Runfile (local)。我们将通过特殊参数解决系统版本检测问题。

第二阶段：CUDA Toolkit 核心部署

本阶段负责安装开发环境。根据目标版本不同，分为两条操作路径。请根据实际需求选择其一执行。

核心原则：严禁覆盖驱动

在执行任何安装包时，务必取消勾选Driver选项。因为我们在第一阶段已安装好系统驱动，CUDA 手动安装包内的驱动往往版本不匹配，覆盖安装极大概率导致重启后黑屏或驱动炸机。

路径 A：部署现代版本 (以 CUDA 12.1 为例)

适用于系统较新且代码库已适配的情况。

1. 下载安装包

您可以直接使用wget下载，或访问 NVIDIA CUDA Toolkit Archive 选择对应版本。

wgethttps://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.1.1/local_installers/cuda_12.1.1_530.30.02_linux.run

2. 执行安装

sudoshcuda_12.1.1_530.30.02_linux.run

3. 交互配置 (避坑指南)

安装程序启动后，请严格按以下步骤操作：

• EULA 协议：输入accept并回车。
  

• 组件选择 (关键)：

  • [ ] Driver：按空格键取消勾选。
  • [X] CUDA Toolkit 12.1：确保选中。
  • 其余选项（如 Demo Suite, Documentation）按需选择，建议保留默认。
  • 选择Install并回车。
    

• Symlink 提示 (快捷方式)：

  • 提示：A symlink already exists at /usr/local/cuda. Update to this installation?
  • 操作：选择Yes。
  • 解释：这会将/usr/local/cuda这个软链接指向新安装的 12.1 目录，方便系统调用，且不会删除你机器上已有的其他版本 CUDA 文件夹。

路径 B：部署旧版本 (以 CUDA 11.1 在 Ubuntu 22.04 上为例)

适用于复现旧代码，需突破 OS 版本限制并处理过时组件。

1. 下载安装包

访问 NVIDIA CUDA Toolkit Archive，选择CUDA Toolkit 11.1.1->Linux->x86_64->Ubuntu->20.04(即使是 22.04 系统也选 20.04) ->runfile (local)。

2. 执行安装 (必须添加参数)

必须添加--override参数以跳过 GCC 版本检测（22.04 的 GCC 版本过高），否则会报错退出。

sudoshcuda_11.1.1_455.32.00_linux.run --override

3. 交互配置 (Headless 服务器防崩溃)

旧版安装包包含大量图形学依赖，极易导致 Headless 服务器安装失败。请严格配置：

• EULA 协议：输入accept。
• 组件选择：
  • [ ] Driver：必须取消勾选。
  • [X] CUDA Toolkit 11.1：选中。
  • [ ] CUDA Samples 11.1：必须取消（严重依赖 OpenGL 等图形库，极易报错）。
  • [ ] CUDA Demo Suite 11.1：必须取消。
  • [ ] CUDA Documentation 11.1：建议取消。
  • 选择Install。
• Symlink 提示：
  • 操作：选择Yes，确保/usr/local/cuda指向当前版本。

验证步骤（仅限当前阶段）

安装完成后，终端会输出 Summary。如果显示Toolkit: Installed in /usr/local/cuda-X.X则表示成功。

注意：此时运行nvcc -V可能仍提示找不到命令，请进入第三阶段：环境变量配置解决。

第三阶段：环境变量配置与多版本切换

本阶段旨在配置 CUDA 编译环境与运行期库路径。针对科研工作中常见的“多版本共存”需求，推荐采用“基础路径+版本切换脚本”的配置方式。

1. 基础环境配置

请勿使用非标准路径（如/data/cuda）。在终端执行nano ~/.bashrc，并在文件末尾添加以下内容。

方案 A：单版本固定配置 (以 CUDA 12.1 为例)
适用于仅需单一环境的用户：

exportCUDA_HOME=/usr/local/cuda-12.1exportPATH=$CUDA_HOME/bin:$PATHexportLD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

方案 B：多版本动态切换配置 (推荐)
若需在不同项目间切换 CUDA 版本（如复现旧代码使用 11.1，新开发使用 12.1），请将以下别名（Alias）函数添加至~/.bashrc：

# ==================== CUDA 版本切换脚本 ====================# 1. 切换至 CUDA 11.1 (用于旧代码复现)aliascu111='export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.1 && export PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATH && export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH && echo "Switched to CUDA 11.1."'# 2. 切换至 CUDA 11.8 (主流稳定版本)aliascu118='export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.8 && export PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATH && export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH && echo "Switched to CUDA 11.8."'# 3. 切换至 CUDA 12.1 (当前开发版本)aliascu121='export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-12.1 && export PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATH && export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH && echo "Switched to CUDA 12.1."'# ===========================================================

2. 生效与验证

完成编辑后，需手动刷新环境变量以使配置生效：

source~/.bashrc

使用说明：

• 默认状态：若未在~/.bashrc中指定默认路径，系统将使用/usr/local/cuda软链接指向的版本。
• 手动切换：在终端直接输入对应的别名命令即可实现即时切换。例如，输入cu111后，当前终端会话将转用 11.1 环境。
• 验证验证：执行nvcc -V查看编译器版本，执行echo $LD_LIBRARY_PATH确认库路径已更新。
  

3. 注意事项

1. 路径优先级：切换脚本通过将新路径插入$PATH的最前端（即$CUDA_HOME/bin:$PATH）来覆盖默认版本。
2. 环境变量堆栈：在同一个会话中多次使用切换命令会导致路径重复堆叠，虽不影响正常使用，但在极端情况下可能导致环境变量超长。建议在开启新终端时进行切换。
3. 库文件完整性：旧版本 CUDA（如 11.1）在 Ubuntu 22.04 等新系统上运行时，若遇到libxml2或libtinfo5缺失，需通过sudo apt install补全相应的系统级库。
4. 软链接冲突：若安装时选择了Update symlink，系统默认的/usr/local/cuda会指向最后一次安装的版本。在编写自动化脚本时，建议显式指定具体版本路径（如/usr/local/cuda-12.1）以提高代码的鲁棒性。

第四阶段：编译器版本兼容 (GCC Handling)

UniScene 涉及大量 C++ / CUDA 算子编译，GCC 版本不匹配是报错高发区。

情况 1：Ubuntu 22.04 + CUDA 12.1

• 状态：基本兼容。
• 对策：通常无需调整。若编译报错，可在编译指令前添加：

  NVCC_FLAGS="--allow-unsupported-compiler"pipinstall-e.

情况 2：Ubuntu 22.04 + CUDA 11.x (强制降级)

• 状态：严重冲突。Ubuntu 22.04 默认 GCC 11，而 CUDA 11.1 仅支持 GCC 9。
• 对策：不建议全局降级 GCC，应在 CUDA 目录内建立局部软链接欺骗编译器。

1. 安装旧版 GCC：

   sudoaptupdate&&sudoaptinstallgcc-9 g++-9

2. 创建局部链接：

   cd/usr/local/cuda-11.1/binsudoln-s /usr/bin/gcc-9 gccsudoln-s /usr/bin/g++-9 g++

   原理：nvcc 会优先调用自身所在 bin 目录下的 gcc，从而绕过系统环境变量。

第五阶段：Python 环境与依赖构建

针对国内网络环境及 UniScene 特殊依赖的处理。

1. 配置 Conda 清华源 (去噪版)

移除了不稳定的nvidia通道，防止索引超时。

cat>~/.condarc<<EOF channels: - defaults show_channel_urls: true default_channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r/ custom_channels: conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/ pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/ EOFconda clean -i

2. 安装 PyTorch

Conda 方式 (推荐)：

# CUDA 12.1condainstallpytorch=2.5.1 torchvision pytorch-cuda=12.1-c pytorch# CUDA 11.8 (兼容 11.x)condainstallpytorch=2.0.1 torchvision pytorch-cuda=11.8-c pytorch

3. 解决cannot find -lcudnn问题

UniScene 的编译脚本（如 spconv, lidar_gen）常无法定位 Conda 内部的 cuDNN。需手动链接：

# 自动定位 Conda 环境内的 libcudnntarget=$(find$CONDA_PREFIX -name"libcudnn.so.9*"|head-n1)# 若找不到，尝试找 so.8 (针对旧版)[-z"$target"]&&target=$(find$CONDA_PREFIX -name"libcudnn.so.8*"|head-n1)# 建立链接ln-s$target$CONDA_PREFIX/lib/libcudnn.soecho"Linked$targetto$CONDA_PREFIX/lib/libcudnn.so"

第六阶段：最终验证

使用 Python 脚本进行运行时检测，确保 PyTorch 正确加载了 CUDA 核心及 cuDNN 库。

importtorchprint(f"PyTorch Version:{torch.__version__}")print(f"CUDA Available:{torch.cuda.is_available()}")print(f"CUDA Version:{torch.version.cuda}")print(f"cuDNN Version:{torch.backends.cudnn.version()}")print(f"Device Name:{torch.cuda.get_device_name(0)}")

常见问题排查：

• 报错SystemError: initialization of _C caused a process abort：通常是 GCC 版本不匹配导致编译出的二进制文件与当前库冲突，参考第四阶段“情况 2”处理。
• 报错Failed to initialize NVML：驱动崩了。请重启；若无效，需重装驱动。
• 安装界面无反应：检查是否未加--override(针对旧版跨系统安装)。