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🚀 Ubuntu 22.04 安装 CUDA 11.8 + Anaconda 全流程教程（含阿里云源配置）

本文详细介绍如何在 Ubuntu 22.04 上配置深度学习环境：包括更换阿里云源、安装 CUDA 11.8、配置环境变量、安装 Anaconda，并附带常见报错提示与解决方案。非常适合 AI 开发、CV/NLP 训练任务使用 GPU 的读者。

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📑 目录

• 一、更换阿里云源
• 二、安装 GCC 和 G++ 编译器
• 三、安装 CUDA 11.8（.run 安装法）
• 四、安装 CUDA 11.8（.deb 安装法，可选）
• 五、配置 CUDA 环境变量
• 六、安装 Anaconda 并配置
• 七、总结

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一、更换阿里云源

1.1 备份原始源

sudo mv /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak

1.2 替换为阿里云源

sudo vim /etc/apt/sources.list

添加以下内容（适用于 Ubuntu 22.04 - jammy）：

deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse

deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse

deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse

deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-proposed main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-proposed main restricted universe multiverse

deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse

1.3 更新软件包

sudo apt update
sudo apt upgrade

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二、安装 GCC 和 G++ 编译器

2.1 安装推荐版本 gcc-11 和 g+±11

sudo apt install gcc-11 g++-11

2.2 配置默认版本为 gcc-11

sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-11 100
sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-11 100

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三、安装 CUDA 11.8（.run 安装法）

3.1 下载 CUDA 安装包

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run

3.2 运行安装程序

sudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run

⚠️ 常见错误：

Failed to verify gcc version.

说明当前 gcc 版本不兼容，请确保系统默认版本为 gcc-11。

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四、安装 CUDA 11.8（.deb 安装法，可选）

如果你更倾向使用 .deb 包管理 CUDA 安装，可以参考以下步骤：

4.1 下载 CUDA .deb 安装包

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda-repo-ubuntu2204-11-8-local_11.8.0-520.61.05-1_amd64.deb

4.2 安装 .deb 文件

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2204-11-8-local_11.8.0-520.61.05-1_amd64.deb

4.3 复制 GPG 密钥文件并更新 apt 源

❗注意：有些教程使用 cuda-*-keyring.gpg，但在你实际系统中可能显示为：

/var/cuda-repo-ubuntu2204-11-8-local/cuda-D95DBBE2-keyring.gpg

推荐直接使用通配方式：

sudo cp /var/cuda-repo-ubuntu2204-11-8-local/*.gpg /usr/share/keyrings/
sudo apt-get update

4.4 安装 CUDA

sudo apt-get -y install cuda

如遇依赖问题：

sudo apt --fix-broken install

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五、配置 CUDA 环境变量

vim ~/.bashrc

在文件末尾添加：

export PATH=/usr/local/cuda-11.8/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.8/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

保存后使其生效：

source ~/.bashrc

验证：

nvcc -V

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六、安装 Anaconda 并配置

6.1 下载最新版 Anaconda 安装包

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh

6.2 添加执行权限并运行安装脚本

chmod +x Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh

一路按提示安装完成。

6.3 配置 Anaconda 环境变量（如未自动配置）

vim ~/.bashrc

添加：

export PATH=~/anaconda3/bin:$PATH

生效并验证：

source ~/.bashrc
conda --version

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七、总结

通过上述步骤，你已经完成：

✅ 切换阿里云加速源
✅ 安装并验证 CUDA 11.8（含环境变量配置）
✅ 成功安装 Anaconda 管理工具

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