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1.前置知识
如果Ubuntu系统还没有安装显卡驱动，参考这篇文章：Ubuntu20.04LTS安装RTX-3060显卡驱动
2.查看显卡驱动版本号
当显卡驱动安装完成后，需要使用 nvidia-smi 命令查看英伟达显卡驱动版本。
nvidia-smi
如上图所示，英伟达驱动版本为520.61.05，CUDA最高支持的版本为11.8。
3.查看显卡驱动版本号和CUDA版本对应关系
点击该链接：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html，查看英伟达显卡驱动版本和CUDA版本的对应关系。
下图为CUDA工具包和CUDA小版本兼容性所需的最低驱动程序版本：
由于我工作站（Ubuntu 20.04 LTS）的英伟达驱动版本为520.61.05，从上图可以看出，我最高可以安装的CUDA版本为11.8.x。（注：CUDA 12.0.x和CUDA 12.1.x都要求英伟达驱动版本大于等于525.60.13，因此我的520.61.05不符合，所以我最高只能安装CUDA 11.8.x的版本）。
4.查看经典的CUDA版本号
由于我们最终是要安装pytorch，因此选取合适的CUDA进行安装是是否有必要的。通过该链接，可以查看 CUDA与PyTorch版本对应关系。
| PyTorch版本 | CUDA版本 |
|---|---|
| 1.2.0、1.4.0、1.5.0、1.5.1、1.6.0、1.7.0、1.7.1 | 9.2 |
| 1.0.0、1.0.1、1.1.0、1.2.0 | 10.0 |
| 1.4.0、1.5.0、1.5.1、1.6.0、1.7.0、1.7.1、1.8.1 | 10.1 |
| 1.5.0、1.5.1、1.6.0、1.7.0、1.7.1、1.8.0、1.8.1、1.8.2、1.9.0、1.9.1、1.10.0、1.10.1、1.11.0、1.12.0、1.12.1 | 10.2 |
| 1.7.0、1.7.1 | 11.0 |
| 1.8.0、1.8.1、1.8.2、1.9.0、1.9.1、1.10.0、1.10.1 | 11.1 |
| 1.8.1、1.9.0、1.9.1、1.10.0、1.10.1、1.11.0、1.12.0、1.12.1 | 11.3 |
| 1.12.0、1.12.1 | 11.6 |
从链接可以看出，10.2、11.1、11.3这三个版本比较经典，能够支持多数pytorch版本，因此可以选择这三个版本的CUDA进行安装。
5.安装CUDA
5.1.下载CUDA安装包
CUDA官方下载链接：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
进入CUDA官方的下载链接后，查找自己需要下载的版本（以CUDA 11.3.1为例）：
点击自己需要下载的版本，一次选择操作系统、系统架构、系统版本和安装方式，在这里推荐使用 runfile(local) 的安装方式。
完成上述操作后，网页下方弹出安装的命令，如下图所示：
5.2.执行CUDA安装
在Ubuntu 20.04 LTS系统的命令行中，按照以下命令进行安装。
# 第一步：使用wget命令下载安装包
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.3.1/local_installers/cuda_11.3.1_465.19.01_linux.run`
# 第二步：执行安装脚本
sudo sh cuda_11.3.1_465.19.01_linux.run
执行上述命令后，等待1分钟左右，系统会弹出安装的协议，问你 Do you accept the above EULA? 你需要在后面的光标处，填写 accept，然后敲回车。
然后系统询问安装的内容，注意！！！ 一定要把Driver驱动这个给去掉（按空格键可以将 X 去掉），如果[ ]内是X 说明是要安装的；如果[ ] 是空，说明不安装。选择完成后，然后移动至Install 处，敲击回车。
安装完成后，会在 /usr/local 目录下产生cuda-11.3 目录，如下图所示：
这样说明CUDA-11.3版本安装完成了！
5.3.配置环境变量
使用 vim ~/.bashrc 命令进行编辑，在文件末尾添加下列代码：
# cuda
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
然后执行 source ~/.bashrc 刷新文件使其生效。
5.4.CUDA多版本管理
从图中可以看出，系统安装了11.1、11.3和11.6版本。
由于环境变量的地址为 /usr/local/cuda，且我们可以从图中发现目录下存在一个软链接，即：/usr/local/cuda 指向了 /usr/local/cuda-11.6 链接，说明此时尽管安装了CUDA 11.1和 CUDA 11.3版本，但系统默认的环境版本为11.6。如何进行多版本的切换呢，比如想把CUDA版本切换成11.3版本（但是要保留CUDA 11.1和11.6版本），我们只需要修改软链接即可，将CUDA 11.3的软链接链接到cuda目录下，代码如下：
sudo rm -rf cuda # 删除原有的软链接
sudo ln -s /usr/local/cuda-11.3 /usr/local/cuda # 将cuda-11.3链接到cuda下
软链接重新生成后，使用 nvcc -V 命令可以查看当前的CUDA版本，如下所示：
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2021 NVIDIA Corporation
Built on Sun_Mar_21_19:15:46_PDT_2021
Cuda compilation tools, release 11.3, V11.3.58
Build cuda_11.3.r11.3/compiler.29745058_0