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本文详细介绍了在Ubuntu系统中如何查看GPU型号以及配置GPU计算的方法。内容包括使用命令行工具查看GPU信息，以及安装和配置CUDA、cuDNN等必要的GPU计算库，为科研和开发工作提供高效支持。
本文目录导读：
随着科学计算和图形处理需求的日益增长，GPU计算已成为提高计算效率的重要手段，Ubuntu作为一款广泛使用的开源操作系统，在配置GPU计算环境方面有着丰富的支持和便捷的操作，本文将详细介绍如何在Ubuntu系统下进行GPU计算配置。
选择合适的GPU硬件
在进行GPU计算配置之前，首先需要选择一款适合的GPU硬件，NVIDIA的GPU产品线在计算领域具有很高的性能和稳定性，如Tesla、Quadro、GeForce等系列，在选择GPU时，需要考虑以下几个因素：
1、计算能力：GPU的计算能力决定了其处理复杂计算任务的能力，NVIDIA的GPU按照计算能力分为不同的等级，如Tesla V100、Quadro RTX 8000等。
2、显存容量：显存容量越大，GPU处理大规模数据的能力越强，根据计算需求选择合适的显存容量。
3、接口类型：确保GPU与主板的接口类型兼容，如PCIe 3.0、PCIe 4.0等。
4、功耗：根据电源和散热条件，选择功耗合适的GPU。
安装Ubuntu操作系统
在完成硬件选择后，接下来需要安装Ubuntu操作系统，以下是安装Ubuntu的简要步骤：
1、下载Ubuntu镜像文件并制作启动U盘。
2、开启计算机，进入BIOS设置，将启动顺序调整为从U盘启动。
3、根据提示进行分区、安装Ubuntu操作系统。
4、安装完成后，重启计算机，进入Ubuntu系统。
安装CUDA Toolkit
CUDA Toolkit是NVIDIA提供的一套GPU计算开发工具，包括CUDA编译器、库和开发文档等，以下是安装CUDA Toolkit的步骤：
1、访问NVIDIA官方网站，下载CUDA Toolkit安装包。
2、打开终端，使用以下命令解压安装包：
```
tar -zxvf cuda_XX.XX.XX_linux.run
```
3、运行安装脚本，根据提示进行安装：
```
sudo ./cuda_XX.XX.XX_linux.run
```
4、安装完成后，配置环境变量，在终端中输入以下命令，打开bash配置文件：
```
sudo nano ~/.bashrc
```
5、在文件末尾添加以下环境变量：
```
export PATH=/usr/local/cuda-XX.XX.XX/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-XX.XX.XX/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
```
6、保存并关闭文件，重新加载环境变量：
```
source ~/.bashrc
```
安装CUDA示例程序
安装CUDA Toolkit后，可以运行CUDA示例程序来测试GPU计算环境是否配置成功，以下是运行CUDA示例程序的步骤：
1、在终端中输入以下命令，进入CUDA示例程序目录：
```
cd /usr/local/cuda-XX.XX.XX/samples
```
2、使用以下命令编译示例程序：
```
make
```
3、运行示例程序：
```
./vectorAdd
```
如果程序运行正常，则表示GPU计算环境配置成功。
本文详细介绍了在Ubuntu系统下进行GPU计算配置的步骤，包括硬件选择、操作系统安装、CUDA Toolkit安装以及示例程序运行，通过这些步骤，用户可以搭建一个稳定高效的GPU计算环境，为科学计算和图形处理提供强大支持。
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Ubuntu GPU 计算配置：ubuntu18.04查看gpu
