01:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation TU116 [GeForce GTX 1660 SUPER] (rev a1)
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# 查看之前的版本
> gcc --version
gcc-11 (Ubuntu 11.4.0-1ubuntu1~22.04) 11.4.0
Copyright (C) 2021 Free Software Foundation, Inc.

# 安装gcc12
> sudo apt-get install gcc-12 
# 将他添加到gcc备选组中，且设置优先级为12
> sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-12 12
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wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-ubuntu2204.pin
sudo mv cuda-ubuntu2204.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.5.0/local_installers/cuda-repo-ubuntu2204-12-5-local_12.5.0-555.42.02-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2204-12-5-local_12.5.0-555.42.02-1_amd64.deb
sudo cp /var/cuda-repo-ubuntu2204-12-5-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda-toolkit-12-5
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export PATH=/usr/local/cuda-12.5/bin${PATH:+:${PATH}}
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# 打开配置文件
vi ~/.bashrc
# 添加到最后一行，保存并退出
export PATH=/usr/local/cuda-12.5/bin${PATH:+:${PATH}}

# 重新激活配置文件
source ~/.bashrc
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如果你选择安装cuda toolkit的不是deb安装形式，而是runfile方式，还需要手动添加动态链接库的路径.注意路径哈，是你安装版本的路径

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.5/lib64\
                         ${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
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推荐的操作

开启守护进程模式

开启守护进程持久化模式，比传统持久化模式更优雅稳定elegent and robust

sudo /usr/bin/nvidia-persistenced --verbose

如果没有任何提示，说明启动成功，linux惯例"没有消息就是最好的消息"

删除本地下载安装包

删除命令，按照你安装toolkit时的版本填入

sudo apt-get remove --purge "cuda-repo--X-Y-local*"

我的删除命令

sudo apt-get remove --purge "cuda-repo-ubuntu2204-12-5-local*"

四、验证

验证CUDA版本，这是runtime运行时的版本
nvcc -V

验证驱动版本
nvidia-smi 右上角显示的cuda版本是驱动的CUDA版本 向下兼容，兼容比这个数字低的cuda 运行时版本

比如 nvidia-smi显示的cuda是12.5, 而 nvcc -V显示的是12.1这是没有问题的。但反过来不行哦！得更新驱动

二者的CUDA的区别
驱动API通常用于创建，因为它可以做更加精细化的控制，cuda RUNTIME API通常在运行使用时调用。
详细区别https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-runtime-api/driver-vs-runtime-api.html

删除CUDA

如果你安装遇到问题，折腾好久没搞好！请先清除所有关于cuda的文件，再重新安装。

注意，在清除的时候，cuda依赖的其他库也可能会被删除！！可能会导致你的其他程序无法正常运行！

在删除的时候，注意下有哪些库被卸载了

删除命令

# 删除CUDA TOOLKIT
sudo apt-get --purge remove "*cuda*" "*cublas*" "*cufft*" "*cufile*" "*curand*" \
 "*cusolver*" "*cusparse*" "*gds-tools*" "*npp*" "*nvjpeg*" "nsight*" "*nvvm*"

# 删除驱动
sudo apt-get --purge remove "*nvidia*" "libxnvctrl*"

# 清除一些依赖和安装包
sudo apt-get autoremove
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常见问题及解决方案

还需要安装cuDNN吗？

不需要，安装CUDA Toolkit的时候，已经装好了
如何查看？
ldconfig -p | grep cudnn
显示结果：

	libcudnn_ops.so.9 (libc6,x86-64) => /lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn_ops.so.9
	libcudnn_ops.so (libc6,x86-64) => /lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn_ops.so
	libcudnn_heuristic.so.9 (libc6,x86-64) => /lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn_heuristic.so.9
	libcudnn_heuristic.so (libc6,x86-64) => /lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn_heuristic.so
	libcudnn_graph.so.9 (libc6,x86-64) => /lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn_graph.so.9
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nvcc: No such file or directory

没有添加环境变量！请仔细看安装后的工作哦

export PATH=/usr/local/cuda-12.5/bin${PATH:+:${PATH}}

“error while loading shared libraries: : cannot open shared object file: No such file or directory”

没有设置动态库链接变量

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.5/lib${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

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