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news 2025/11/6 3:23:17

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以下是在 WSL2 (Ubuntu) 中安装 CUDA 12.9 的详细教程，整合了多个权威来源的操作步骤，并针对常见问题提供解决方案：

📋 一、安装前的准备工作

1. 系统要求

Windows 版本：Windows 10 21H2 (Build 19044+) 或 Windows 11。

WSL2 已启用：

wsl --install -d Ubuntu-22.04  # 安装 Ubuntu 22.04
wsl --set-default-version 2    # 设为 WSL2

NVIDIA 驱动：
- 宿主机需安装 ≥515.43.04 的 NVIDIA 驱动（通过 nvidia-smi 验证）。
- 若驱动版本低于 CUDA 12.9 要求，需升级（官网下载）。

2. 更新 Ubuntu 环境

在 WSL 终端中执行：

sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install build-essential  # 安装编译工具

⬇️ 二、安装 CUDA 12.9

1. 添加 CUDA 仓库

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-keyring_1.1-1_all.deb
sudo dpkg -i cuda-keyring_1.1-1_all.deb
sudo apt update

💡 关键点：必须使用 wsl-ubuntu 仓库（非标准 Ubuntu 仓库），否则安装失败。

2. 安装 CUDA Toolkit

sudo apt install -y cuda-toolkit-12-9  # 精确匹配版本号

3. 配置环境变量

编辑 ~/.bashrc：

nano ~/.bashrc

在文件末尾添加：

export PATH=/usr/local/cuda-12.9/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.9/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

保存后生效：

source ~/.bashrc

✅ 三、验证安装

1. 检查 CUDA 编译器

nvcc --version  # 应输出 "release 12.9"

2. 验证 GPU 驱动兼容性

nvidia-smi  # 顶部显示的 CUDA 版本需 ≥12.9

⚠️ 若报错 command not found：

检查环境变量是否生效（echo $PATH）。
确认安装路径存在（ls /usr/local/cuda-12.9）。

⚙️ 四、安装 cuDNN（可选）

深度学习用户需安装 cuDNN ≥9.10.2（CUDA 12.9 兼容版本）。

1. 下载 cuDNN 包

从 NVIDIA cuDNN 官网下载对应版本（需注册账户）。

2. 安装 cuDNN

sudo dpkg -i cudnn-local-repo-*.deb  # 替换为下载的文件名
sudo apt update
sudo apt install libcudnn9

🧪 五、测试 PyTorch GPU 支持

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu129

验证代码：

import torch
print(torch.cuda.is_available())  # 应输出 True
print(torch.version.cuda)         # 应显示 12.9

⚠️ 六、常见问题解决

问题	解决方案
`nvcc` 未找到	检查环境变量是否包含 `/usr/local/cuda-12.9/bin`。
`nvidia-smi` 无输出	升级宿主机 NVIDIA 驱动并重启。
CUDA 版本与驱动不兼容	宿主机驱动版本需 ≥ CUDA 要求的版本（见兼容表)。
网络下载失败	替换 DNS 为 `8.8.8.8`（修改 `/etc/resolv.conf`）。