一、Ubuntu 20.04 正确安装英伟达驱动
首先，第一步肯定是安装英伟达显卡驱动。这一步就难倒博主了；在Ubuntu系统20.04尝试过安装很多次，也卸载过很多次英伟达驱动，就是安装不好；有一次把电脑搞死机了；还有一次跟着某CSDN博客，把电脑搞黑屏，只剩一个光标在左上角闪烁。
前期准备：
重启电脑进入 BIOS：
1.将电脑改成独显模式（不开独显模式在后续下载下载驱动完成后可能会出现黑屏情况）
2.Secure Boot = Disabled（安全启动必须关闭，否则内核不让加载 NVIDIA 模块）
3.Fast Boot = Disabled（快速启动关闭，避免跳过独显初始化）
安装驱动之前，先把旧的驱动删除；这个东西删了没事；
dpkg -l | grep nvidia
# 检查是否有 NVIDIA 内核模块加载
lsmod | grep nvidia
# 彻底删除所有 nvidia 相关包（包括配置文件）
sudo apt-get purge "nvidia*" "libnvidia*"
# 清理残留依赖和缓存
sudo apt-get autoremove
sudo apt-get autoclean
# 检查是否还有残留包
dpkg -l | grep nvidia
如果是通过run文件安装的旧驱动可以：
# 查找并删除 nvidia 相关内核模块
sudo rm -rf /lib/modules/$(uname -r)/kernel/drivers/video/nvidia.ko
sudo rm -rf /lib/modules/$(uname -r)/kernel/drivers/video/nvidia-modeset.ko
# 清理配置文件
sudo rm -f /etc/X11/xorg.conf
sudo rm -rf /usr/local/nvidia*
更新模块
sudo update-initramfs -u
sudo depmod -a
sudo reboot#重启
重启后应该内核应该没有nvidia的模块加载才对：
lsmod | grep nvidia
期间遇到问题问一下AI。
英伟达驱动有三种安装方法：
1.添加ppa源后，直接在软件和更新中选择对应的驱动，应用更改。 2.用命令直接安装二进制的、人家编译好的驱动，然后自己更新的。 3.自己去英伟达官网下载run文件 然后再英伟达官网选驱动的时候，一直推荐的580.xxx的版本，但run文件版本太高，容易跟我的内核5.15.0139起冲突，尝试安装后，驱动加载进内核时失败。
所以第一种方法和第三种方法，容易翻车。我推荐第二种方法，也是自己成功过的。 硬件：显卡RTX5060，CPU任意，ubuntu20.04，内核5.15
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa # 非必需，但可获取更新版本
sudo apt update
sudo apt install nvidia-driver-570-open
安装过程，建议看着b站教程或者博客，辅助AI，对比一下，明确一些细节。 下载比较慢，需要耐心等候。假如安装成功，先重启
sudo reboot
然后输入
nvidia-smi
查看是否安装成功，如果出现了这样的输出，说明英伟达驱动安装成功。
至此，英伟达驱动的安装算是告一段落了。
二. 安装cuda
cuda所有版本的网址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
进入网址后，大家可以选择自己想要的版本，博主这里以cuda11.4.1为例
下载cuda安装包
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.4.1/local_installers/cuda_11.4.1_470.57.02_linux.run
添加执行权限
chmod +x cuda_11.4.1_470.57.02_linux.run
执行安装命令
sudo ./cuda_11.4.1_470.57.02_linux.run
会出现安装提示，根据提示流程进行，首先点击继续
安装过程中关键选择（按以下步骤操作，别选错！）
出现 NVIDIA 许可协议 → 按 Ctrl+F 跳过到底部，输入 accept 回车； 核心组件选择界面（重点！）： 
取消勾选 Driver（默认勾选，必须取消，否则会安装旧的 470 驱动，覆盖你的 580 驱动,按空格键就可以取消）； 保留勾选 CUDA Toolkit 11.4、CUDA Samples 11.4、CUDA Documentation（按需勾选，Samples 用于测试安装是否成功）； 安装路径默认即可（/usr/local/cuda-11.4）； 按 Install 开始安装，等待 5-10 分钟（取决于电脑性能）。
添加环境变量：
在终端中执行gedit ~/.bashrc 添加： export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64 export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda 保存退出 再在终端中执行source ~/.bashrc使之生效
测试CUDA看看能不能用
cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery sudo make -j4 ./deviceQuery 显示如下
pass即安装好，至此cuda安装完成。
三、安装cudnn8.9.5
CUDA 11.4 与 cuDNN 8.9.5 完美兼容（cuDNN 8.x 系列对 CUDA 11.x 有完整适配），而且 cuDNN 8.9.5 是 8.x 系列的稳定版本，适合搭配你的 RTX 5060 GPU（CUDA Capability 12.0，向下兼容 cuDNN 8.x）。 核心前提确认（已满足，直接跳过）
✅ CUDA 11.4 已安装（nvcc -V 显示 release 11.4）； ✅ 显卡驱动 580.82.09 已安装（兼容 cuDNN 8.9.5）； ✅ 系统为 Ubuntu 20.04 x86_64（对应 cuDNN 的 ubuntu2004-x64 版本）
安装步骤 第一步：下载 cuDNN 8.9.5 安装包（需注册 NVIDIA 账号，随便填填就成，自己有效账号比如qq邮箱）
1、打开 cuDNN 8.9.5 下载页（官方归档链接，直接跳转）：https://developer.nvidia.com/cudnn-archive
点最下面那个
选择
Local Installer for Linux x86_64 (Tar)
第二步：进入手动解压后的目录（中文 “下载” 目录下）
cd到你下在文件的位置，可以终端压缩：
进入下载目录（默认是 ~/Downloads）
cd ~/Downloads
解压 .tar.x 格式的包（直接用 tar xf 自动识别压缩格式，不用额外参数）
tar xf cudnn-linux-x86_64-8.9.5.30_cuda11-archive.tar.x
我已经手动压缩了，后续：
进入中文“下载”目录（文件所在位置）
cd ~/下载
进入解压后的 cuDNN 目录（已手动解压好的目录）
cd cudnn-linux-x86_64-8.9.5.30_cuda11-archive
第三步：确认目录结构（确保有 lib 和 include 文件夹）
查看目录内的文件，应该显示 lib 和 include 两个文件夹
ls
成功标志：输出 include lib（说明解压后的目录结构正确，有核心文件）。
第四步：复制 cuDNN 核心文件到 CUDA 11.4 目录（核心步骤）
复制 lib 文件夹下的所有库文件到 CUDA 11.4 的 lib64 目录
sudo cp lib/* /usr/local/cuda-11.4/lib64/
复制 include 文件夹下的所有头文件到 CUDA 11.4 的 include 目录
sudo cp include/* /usr/local/cuda-11.4/include/
给复制的文件添加读取权限（避免系统/框架无法访问）
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.4/lib64/libcudnn*
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.4/include/cudnn*
第五步：验证 cuDNN 安装成功（必做！确认适配）
查看 cuDNN 版本号，确认安装成功
cat /usr/local/cuda-11.4/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
显示如图所示，那么恭喜你你的cudnn安装完成。
至此，cuda和cudnn完成！
