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本文详细介绍了在Ubuntu系统下如何安装与配置CUDA。内容涵盖安装CUDA Toolkit、NVIDIA驱动以及CUDA示例，确保用户能够顺利完成CUDA环境的搭建，为深度学习和高性能计算提供支持。
本文目录导读：
在现代计算机科学和人工智能领域，GPU加速技术已经变得越来越重要，CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的一项并行计算平台和编程模型，它允许开发者利用NVIDIA GPU的强大计算能力来加速科学计算、数据分析、深度学习等任务，下面，我们将详细介绍如何在Ubuntu系统上安装CUDA。
系统要求
确保你的系统满足以下要求：
1、操作系统：Ubuntu 18.04、20.04或20.10（推荐使用64位版本）。
2、NVIDIA显卡驱动：版本至少为460.32.03（推荐使用最新驱动）。
3、GPU架构：支持CUDA的NVIDIA GPU。
安装NVIDIA显卡驱动
在安装CUDA之前，需要确保已经安装了NVIDIA显卡驱动。
1、打开终端，输入以下命令更新系统：
```bash
sudo apt update
sudo apt upgrade
```
2、安装NVIDIA驱动：
```bash
sudo apt install nvidia-driver-<版本号>
```
其中<版本号> 是你需要的NVIDIA驱动版本号，可以通过nvidia-smi 命令检查当前驱动版本。
3、重启计算机，确保驱动安装成功。
安装CUDA Toolkit
1、访问NVIDIA官方网站，下载CUDA Toolkit的run文件，选择适合你系统的版本。
2、在终端中，导航到下载CUDA Toolkit的目录，并运行以下命令：
```bash
sudo sh cuda_<版本号>.run
```
其中<版本号> 是你下载的CUDA Toolkit版本。
3、在安装过程中，选择“自定义安装”，确保安装了CUDA Toolkit和NVIDIA驱动。
4、安装完成后，设置环境变量，编辑~/.bashrc 文件，添加以下内容：
```bash
export PATH=/usr/local/cuda-<版本号>/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-<版本号>/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
```
其中<版本号> 是你安装的CUDA Toolkit版本。
5、保存并关闭文件，然后在终端中运行以下命令使环境变量生效：
```bash
source ~/.bashrc
```
验证CUDA安装
为了验证CUDA是否成功安装，可以执行以下步骤：
1、在终端中输入nvcc --version，如果返回CUDA编译器的版本信息，则表示CUDA Toolkit安装成功。
2、编写一个简单的CUDA程序，例如hello.cu如下：
```c
#include <stdio.h>
__global__ void hello_from_gpu() {
printf("Hello from GPU!
");
}
int main() {
hello_from_gpu<<<1, 1>>>();
cudaDeviceSynchronize();
return 0;
}
```
3、使用以下命令编译程序：
```bash
nvcc hello.cu -o hello
```
4、运行程序：
```bash
./hello
```
如果程序输出 "Hello from GPU!"，则表示CUDA安装成功。
常见问题
1、安装驱动时遇到问题
如果在安装NVIDIA驱动时遇到问题，可以尝试使用nvidia-driver-manager 包进行安装。
2、CUDA版本与显卡驱动不兼容
确保安装的CUDA版本与显卡驱动兼容，可以在NVIDIA官方网站上查看CUDA与显卡驱动的兼容性。
3、无法找到CUDA编译器
确保环境变量设置正确，并且CUDA Toolkit安装路径正确。
在Ubuntu系统上安装CUDA需要一定的耐心和细致的操作，通过以上步骤，你可以成功安装CUDA Toolkit并验证其功能，CUDA的安装将为你的并行计算和深度学习项目提供强大的支持。
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本文标签属性：
Ubuntu CUDA 安装：ubuntu20.04安装cuda10.0
