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本文详细介绍了在Ubuntu操作系统下安装与配置CUDA的方法。内容包括安装CUDA Toolkit、驱动程序及必要的依赖项，并讲解了安装过程中可能遇到的参数设置。通过本文，用户可轻松掌握Ubuntu环境下CUDA的安装步骤，为深度学习和高性能计算提供支持。
本文目录导读：
随着深度学习和高性能计算领域的不断发展，NVIDIA 的 CUDA 技术已成为许多开发者和研究者的首选工具，CUDA 允许开发者利用 NVIDIA GPU 的强大计算能力来加速应用程序的运行，本文将详细介绍如何在 Ubuntu 系统下安装和配置 CUDA。
准备工作
1、确保系统版本：CUDA 对操作系统版本有要求，通常支持 Ubuntu 18.04、20.04 等版本，可以通过以下命令查看当前系统版本：
```
lsb_release -a
```
2、安装 NVIDIA 驱动：CUDA 需要依赖 NVIDIA 驱动程序，确保你的 GPU 是 NVIDIA 的，然后更新系统并安装 NVIDIA 驱动。
```
sudo apt update
sudo apt install nvidia-driver-<version>
```
其中<version> 是你想要安装的驱动版本，安装完成后，重启计算机。
3、检查 NVIDIA 驱动是否安装成功：
```
nvidia-smi
```
如果看到 GPU 的信息，说明驱动安装成功。
安装 CUDA Toolkit
1、下载 CUDA Toolkit：访问 NVIDIA 官方网站，根据你的系统版本和需求选择合适的 CUDA Toolkit 版本进行下载。
2、安装 CUDA Toolkit：下载完成后，解压安装包，然后运行安装脚本。
```
sudo ./cuda_<version>.run
```
其中<version> 是 CUDA Toolkit 的版本号，安装过程中，选择自定义安装，确保安装了所有必要的组件。
3、配置环境变量：安装完成后，需要在系统的环境变量中添加 CUDA 的路径，编辑~/.bashrc 文件，添加以下内容：
```
export PATH=/usr/local/cuda-<version>/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-<version>/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
```
其中<version> 是 CUDA Toolkit 的版本号，保存并退出编辑器，然后运行以下命令使环境变量生效：
```
source ~/.bashrc
```
4、验证安装：运行以下命令，检查 CUDA 是否安装成功。
```
nvcc --version
```
安装 cuDNN
1、下载 cuDNN：访问 NVIDIA 官方网站，根据 CUDA Toolkit 的版本选择对应的 cuDNN 版本进行下载。
2、解压 cuDNN：下载完成后，解压 cuDNN 压缩包，将其中的文件复制到 CUDA Toolkit 的相应目录下。
3、配置环境变量：在~/.bashrc 文件中添加以下内容：
```
export CUDNN_ROOT=/usr/local/cuda-<version>
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CUDNN_ROOT/lib64
```
其中<version> 是 CUDA Toolkit 的版本号，保存并退出编辑器，然后运行以下命令使环境变量生效：
```
source ~/.bashrc
```
安装其他相关工具
1、安装 CUDA 示例：运行以下命令，安装 CUDA 示例程序。
```
sudo make -C /usr/local/cuda/samples
```
2、安装 PyCUDA：PyCUDA 是一个 Python 库，允许 Python 程序使用 CUDA，安装命令如下：
```
pip install pycuda
```
本文详细介绍了在 Ubuntu 系统下安装和配置 CUDA 的过程，通过以上步骤，你可以成功安装 CUDA Toolkit、cuDNN 以及其他相关工具，为深度学习和高性能计算项目打下基础。
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Ubuntu CUDA 安装：ubuntu安装cuda10.2
