（1）安装一定要查看CUDA要求的linux下的Driver Version,链接网址如下：
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html
重要的部分如下：
通过上面的对应配置选择自己要安装的cuda版本。例如：我的笔记本驱动是440.100，可以安装cuda10.0（本博客接下来以安装cuda10.0为中心讲解）。
另一种判断cuda版本上限的方法，更加直接
1 显卡驱动
要确认已经安装了显卡驱动才能使用显卡，有些电脑可能已经安装了显卡驱动，笔者建议无论安装与否都可以更新下驱动，因为对应型号的显卡驱动一直在更新。
安装后重启电脑，在终端输入如下指令可以查看电脑显卡驱动信息
nvidia-smi
显卡驱动信息决定安装的cuda版本的上限，一般cuda的版本要低于等于驱动支持的版本
2 安装CUDA
CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。
首先需要查看自己电脑的N卡支持的 CUDA 版本，在终端输入
nvidia-smi
（2）补充说明一下，想必大部分人装cuda是为了后面装tensorflow，目前tensorflow2最高适配cuda10.1，所以要装tensorflow的同学别装最新的cuda10.2！！！
ubuntu18安装autoware要求必须是cuda10.0！！！
（3）官网下载适合的cuda版本（以cuda10.0为例）
官网链接：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
我的系统是Ubuntu18.04、64位，选择CUDA10版本如下：
选runfile的原因是简单快捷鸭，就两行代码。有想法的也可以用deb安装，哈哈哈。大家可以好奇为啥有两个要下载，其实下面那个是补丁，为了提升性能的，可有可无其实。
进入下载好的文件夹，输入：sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run
接下来就是一堆简介，一路“Enter”即可
接下来是重点了，牵扯到选择（yes/no）。第一个会问你是否安装驱动？写no即可，其余的都写yes。你需要把Driver给去掉，否则会报错。因为已经装了Driver了，所以再次安装会起冲突。我暂时不知道英伟达为什么要把驱动和CUDA捆绑在一起。具体操作如下图：
接下来会有一个warning，这是因为我们装cuda的时候没有选择安装驱动，不用管即可。
大部分工作已经完成，接下来我们要配置一下环境。
（1） 打开bashrc文件： sudo gedit ~/.bashrc
（2）添加三条路径：export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
（3）让配置生效：source ~/.bashrc
通过上述的操作，我们大概率已经装好了。下面我们来检验一下，是否真的装好了cuda。
打开终端输入：nvcc --version
cat /usr/local/cuda/version.txt
效果如下图：
以上已经可以证明安装成功，下面这一步是进一步测试，可以省略。
测试CUDA（NVIDIA_CUDA-10.0_Samples文件夹在主目录下，从主目录打开终端）
cd NVIDIA_CUDA-10.0_Samples/1_Utilities/bandwidthTest/
sudo make
./bandwidthTest
编译无错误，输出如下：
想必有大部分人急于装cuda，而不知道cuda的作用和用途，接下来我们补充说明一下这方面的知识点。
CUDA：Compute Unified Device Architecture，统一计算设备架构，CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU (Graphics processing unit) 能够解决复杂的计算问题。它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。CUDA 即是 NVIDIA 的 GPGPU 模型，它使用C语言为基础。
说白了，cuda用的是GPU，相较于CPU，运算速度更快，适用于速度学习的网络构建。
想要了解更多的可以看此链接：https://www.jianshu.com/p/7cf0af5cba37
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NVIDIA CUDA Toolkit 11.0 安装与卸载(Linux/Ubuntu) - 知乎