[Linux操作系统]Ubuntu下GPU计算配置详解，从入门到精通|ubuntu18.04查看gpu,Ubuntu GPU 计算配置,Linux操作系统,云主机博士

[Linux操作系统]Ubuntu下GPU计算配置详解，从入门到精通|ubuntu18.04查看gpu,Ubuntu GPU 计算配置

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本文详细介绍了在Ubuntu操作系统下配置GPU计算的方法，以Ubuntu 18.04为例，涵盖了从查看GPU信息到GPU计算配置的完整步骤，助力读者从入门到精通。

本文目录导读：

GPU计算简介
配置前的准备工作
安装GPU计算库
编写和运行GPU计算程序

随着计算机技术的发展，GPU计算已经成为科学研究和工程应用中不可或缺的一部分，Ubuntu作为一款优秀的开源操作系统，对于GPU计算的支持也非常完善，本文将详细介绍如何在Ubuntu下配置GPU计算环境，帮助读者从入门到精通。

GPU计算简介

GPU计算，即图形处理器计算，是指利用GPU的并行处理能力进行科学计算、工程模拟、数据分析等任务，GPU相较于CPU具有更高的并行处理能力，因此在处理大规模数据时，可以大幅提高计算效率。

配置前的准备工作

1、安装Ubuntu操作系统

确保你的计算机上已经安装了Ubuntu操作系统，如果还没有安装，可以访问Ubuntu官方网站下载最新版本的ISO文件，然后按照官方教程进行安装。

2、安装NVIDIA显卡驱动

为了使GPU能够正常工作，需要安装NVIDIA显卡驱动，可以访问NVIDIA官方网站下载对应的驱动程序，或者使用以下命令在终端中安装：

sudo apt-get update
sudo apt-get install nvidia-driver-<版本号>

3、安装CUDA Toolkit

CUDA Toolkit是NVIDIA提供的一套GPU计算开发工具，包括编译器、库和开发API等，访问NVIDIA官方网站下载CUDA Toolkit，然后按照以下步骤安装：

sudo apt-get install cuda-<版本号>

4、配置环境变量

安装完CUDA Toolkit后，需要配置环境变量，编辑~/.bashrc文件，添加以下内容：

export PATH=/usr/local/cuda-<版本号>/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-<版本号>/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

在终端中运行source ~/.bashrc命令，使环境变量生效。

安装GPU计算库

1、安装cuDNN

cuDNN是NVIDIA提供的一套深度神经网络库，可以加速深度学习任务的计算，访问NVIDIA官方网站下载cuDNN，然后按照以下步骤安装：

tar -xzvf cudnn-<版本号>.tgz
cd cudnn-<版本号>
sudo cp include/cudnn_version.h /usr/local/cuda-<版本号>/include
sudo cp lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-<版本号>/lib64

2、安装NCCL

NCCL（NVIDIA Collective Communications Library）是NVIDIA提供的一套多GPU通信库，用于加速分布式深度学习任务，访问NVIDIA官方网站下载NCCL，然后按照以下步骤安装：

tar -xzvf nccl-<版本号>.tar.gz
cd nccl-<版本号>
sudo make install

编写和运行GPU计算程序

1、编写GPU计算程序

使用CUDA C/C++或Python等编程语言编写GPU计算程序，以下是一个简单的CUDA C/C++示例：

#include <stdio.h>
#include <cuda_runtime.h>
__global__ void add(int *a, int *b, int *c) {
    int index = threadIdx.x;
    c[index] = a[index] + b[index];
}
int main() {
    int a[256], b[256], c[256];
    int *d_a, *d_b, *d_c;
    cudaMalloc(&d_a, 256 * sizeof(int));
    cudaMalloc(&d_b, 256 * sizeof(int));
    cudaMalloc(&d_c, 256 * sizeof(int));
    for (int i = 0; i < 256; i++) {
        a[i] = i;
        b[i] = i;
    }
    cudaMemcpy(d_a, a, 256 * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(d_b, b, 256 * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
    add<<<1, 256>>>(d_a, d_b, d_c);
    cudaMemcpy(c, d_c, 256 * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);
    for (int i = 0; i < 256; i++) {
        printf("%d ", c[i]);
    }
    cudaFree(d_a);
    cudaFree(d_b);
    cudaFree(d_c);
    return 0;
}

2、编译和运行GPU计算程序

使用以下命令编译CUDA C/C++程序：

nvcc -o add add.cu

在终端中运行编译后的程序：

./add

本文详细介绍了如何在Ubuntu下配置GPU计算环境，包括安装NVIDIA显卡驱动、CUDA Toolkit、cuDNN和NCCL等，通过编写和运行GPU计算程序，读者可以更好地了解GPU计算的魅力，在实际应用中，合理利用GPU的并行处理能力，可以大幅提高计算效率，为科研和工程应用带来更多可能。

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