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本文详细介绍了在Ubuntu操作系统下安装CUDA的过程，并针对安装过程中可能遇到的常见问题提供了解决方案。我们需要更新系统软件包列表，安装必要的依赖和编译工具。下载与系统对应的CUDA安装包，并使用dpkg命令进行安装。在安装过程中，可能需要指定安装路径、驱动版本等参数。安装完成后，我们需要验证CUDA是否正确安装，并设置环境变量，以便在后续的开发中使用CUDA。本文还针对一些常见问题，如兼容性问题、权限问题等，提供了解决方案。希望本文能帮助读者顺利安装并使用Ubuntu下的CUDA。

sudo apt-get update

sudo apt-get upgrade</pre>2、安装依赖软件包安装CUDA需要依赖一些软件包，您可以使用以下命令来安装它们：<pre class="brush:code;toolbar:false">

sudo apt-get install build-essential cmake git</pre>3、下载并安装CUDA Toolkit访问NVIDIA的官方网站，根据您的GPU型号选择适合的CUDA Toolkit版本进行下载，下载完成后，解压文件并进入解压后的目录，使用以下命令安装：<pre class="brush:code;toolbar:false">

sudo ./install.sh</pre>安装过程中，系统会提示您选择安装路径，建议将CUDA安装在“/usr/local/cuda”目录下。4、配置环境变量为了在系统中全面使用CUDA，您需要配置环境变量，编辑您的~/.bashrc文件，添加以下内容：<pre class="brush:code;toolbar:false">

export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH</pre>保存文件并关闭，随后使用以下命令使环境变量生效：<pre class="brush:code;toolbar:false">

source ~/.bashrc</pre>5、安装CUDA SampleCUDA提供了一系列示例代码，帮助开发者了解CUDA编程，您可以使用以下命令安装：<pre class="brush:code;toolbar:false">

cd /usr/local/cuda/samples

make</pre>6、验证CUDA安装打开终端，输入以下命令以验证CUDA是否安装成功：<pre class="brush:code;toolbar:false">

nvcc --version</pre>如果系统返回nvcc的版本信息，那么恭喜您，CUDA已经成功安装。<h2 id="id2">常见问题解决</h2>1、无法下载CUDA Toolkit如果您在中国大陆地区无法正常下载CUDA Toolkit，可以尝试使用国内的镜像站点，例如清华大学、中国科技大学等，在安装命令中添加相应的参数，<pre class="brush:code;toolbar:false">

sh install.sh - Mirrorsite=cn</pre>2、编译错误：找不到libstdc++.so.6在安装CUDA时，可能会遇到找不到libstdc++.so.6的问题，您可以尝试使用以下命令安装对应的库：<pre class="brush:code;toolbar:false">

sudo apt-get install libstdc++6</pre>3、运行CUDA程序时出现段错误运行CUDA程序时出现段错误，这可能是由于缺少CUDA库文件所致，请确保在运行程序之前已经正确安装了CUDA，并在程序中正确链接了CUDA库。4、无法使用nvcc命令如果无法使用nvcc命令，可能是环境变量配置不正确，请检查~/.bashrc文件中CUDA环境变量的设置是否正确。5、无法安装CUDA Sample在安装CUDA Sample时，可能会遇到依赖关系问题，请确保在安装CUDA Toolkit之前，已经安装了所有必要的依赖软件包。本文详细介绍了在Ubuntu下安装CUDA的步骤以及解决常见问题的方法，遵循上述步骤，您可以在Ubuntu系统中顺利安装CUDA，并开始进行并行计算开发，在使用过程中遇到问题时，可以参考本文提供的解决方案进行排查，祝您在Ubuntu+CUDA的开发环境中取得优异成果！关键词：Ubuntu, CUDA, 安装指南, 深度学习, 并行计算, GPU加速, 环境变量, 依赖管理, 故障排查

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Ubuntu CUDA 安装：ubuntu cuda10安装