推荐阅读:
[AI-人工智能]免翻墙的AI利器：樱桃茶·智域GPT，让你轻松使用ChatGPT和Midjourney - 免费AIGC工具 - 拼车/合租账号 八折优惠码: AIGCJOEDISCOUNT2024
[AI-人工智能]银河录像局: 国内可靠的AI工具与流媒体的合租平台 高效省钱、现号秒发、翻车赔偿、无限续费|95折优惠码: AIGCJOE
[AI-人工智能]免梯免翻墙-ChatGPT拼车站月卡 | 可用GPT4/GPT4o/o1-preview | 会话隔离 | 全网最低价独享体验ChatGPT/Claude会员服务
[AI-人工智能]边界AICHAT - 超级永久终身会员激活 史诗级神器，口碑炸裂！300万人都在用的AI平台
本文介绍了在openSUSE操作系统下安装和配置CUDA环境的方法。通过详细步骤，指导用户如何安装deb软件包以及配置CUDA环境，以便在openSUSE系统中充分利用CUDA的并行计算能力。
本文目录导读：
随着人工智能和深度学习的快速发展，NVIDIA的CUDA技术在高性能计算领域扮演着越来越重要的角色，本文将详细介绍如何在openSUSE系统上安装和配置CUDA，帮助读者顺利搭建深度学习环境。
准备工作
1、确保系统版本：openSUSE系统版本需要是Leap或Tumbleweed，这里以Leap 15为例。
2、安装NVIDIA显卡驱动：CUDA需要与NVIDIA显卡驱动配合使用，因此首先需要安装NVIDIA显卡驱动，可以通过以下命令检查显卡驱动是否已安装：
```
nvidia-smi
```
如果输出信息中含有显卡型号和驱动版本，则表示显卡驱动已安装。
3、安装依赖包：在安装CUDA之前，需要安装一些依赖包，执行以下命令：
```
sudo zypper install gcc gcc-c++ make
```
下载CUDA Toolkit
1、访问NVIDIA官方网站，下载CUDA Toolkit，选择适用于openSUSE的版本，这里以CUDA Toolkit 11.2为例。
2、下载完成后，将压缩包移动到合适的位置，例如/home/username/下载/。
安装CUDA Toolkit
1、解压CUDA Toolkit压缩包：
```
tar -zxvf cuda_11.2.0_460.32.03_linux.run -C /home/username/下载/
```
2、进入解压后的文件夹，运行安装脚本：
```
cd /home/username/下载/cuda_11.2.0_460.32.03_linux
sudo ./cuda installer
```
3、按照安装向导提示，选择自定义安装，选择安装路径（建议安装在默认路径/usr/local/cuda-11.2）。
4、安装完成后，设置环境变量，在/etc/profile.d/ 目录下创建一个名为cuda.sh 的文件，并写入以下内容：
```
export PATH=/usr/local/cuda-11.2/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
```
5、重新加载环境变量：
```
source /etc/profile.d/cuda.sh
```
验证CUDA安装
1、编写一个简单的CUDA程序，例如以下示例：
```
#include <stdio.h>
#include <cuda_runtime.h>
__global__ void add(int a, int b, int c)
{
c = a + b;
}
int main(void)
{
int a, b, c;
a = 2;
b = 7;
c = 0;
int *d_a, *d_b, *d_c;
cudaMalloc((void **)&d_a, sizeof(int));
cudaMalloc((void **)&d_b, sizeof(int));
cudaMalloc((void **)&d_c, sizeof(int));
cudaMemcpy(d_a, &a, sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
cudaMemcpy(d_b, &b, sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
add<<<1,1>>>(d_a, d_b, d_c);
cudaMemcpy(&c, d_c, sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);
printf("Result = %d
", c);
cudaFree(d_a);
cudaFree(d_b);
cudaFree(d_c);
return 0;
}
```
2、将上述代码保存为add.cu，然后使用以下命令编译：
```
nvcc add.cu -o add
```
3、运行编译后的程序：
```
./add
```
如果输出结果为Result = 9，则表示CUDA安装成功。
本文详细介绍了在openSUSE系统上安装和配置CUDA的过程，希望对读者有所帮助，通过掌握CUDA技术，我们可以更好地利用NVIDIA显卡的强大性能，为深度学习和高性能计算领域的研究和应用提供有力支持。
以下为50个中文相关关键词：
openSUSE, CUDA, 安装, 配置, NVIDIA, 显卡驱动, 依赖包, Toolkit, 环境变量, 验证, 编译, 程序, 深度学习, 高性能计算, GPU, 加速, 计算能力, 编程模型, 并行计算, 性能优化, CUDA核心, 内存管理, 流处理, 线程, 核函数, 设备内存, 主机内存, 数据传输, 错误处理, 性能分析, 调试工具, 版本更新, 硬件支持, 软件兼容性, 安装向导, 系统配置, 软件包管理, 编译器, 运行时库, 硬件加速, 异构计算, 科学计算, 工程应用, 游戏开发, 计算机视觉, 深度神经网络, 人工智能, 机器学习, 模型训练, 推理计算
本文标签属性：
openSUSE CUDA 安装：opensuse15安装教程
