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
本文详细介绍了在Ubuntu系统中配置GPU计算的方法，包括如何查看GPU硬件信息。内容涵盖从系统安装到配置GPU驱动、CUDA Toolkit及相关的库，为用户提供了一站式的GPU计算配置指南。
本文目录导读：
随着科学计算和人工智能领域的快速发展，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，其强大的硬件支持使得配置GPU计算环境变得相对简单，本文将详细介绍在Ubuntu系统下如何配置GPU计算环境，帮助读者更好地利用GPU加速计算。
系统要求
在开始配置GPU计算环境之前，首先确保您的Ubuntu系统满足以下要求：
1、操作系统版本：Ubuntu 18.04或更高版本。
2、显卡：NVIDIA或AMD显卡，推荐使用NVIDIA显卡，因为CUDA工具箱和CUDA库在NVIDIA显卡上有着更好的支持。
3、驱动程序：安装显卡对应的驱动程序。
安装CUDA工具箱
CUDA是NVIDIA推出的用于GPU计算的并行计算平台和编程模型，以下是安装CUDA工具箱的步骤：
1、下载CUDA工具箱：访问NVIDIA官方网站，根据您的操作系统和显卡型号选择合适的CUDA版本下载。
2、安装CUDA工具箱：将下载的CUDA工具箱文件解压到指定目录，然后运行安装脚本，安装过程中，根据提示选择合适的安装选项。
3、配置环境变量：编辑~/.bashrc文件，添加以下内容：
export PATH=/usr/local/cuda-xx.x/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-xx.x/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
xx.x为CUDA工具箱的版本号。
4、使环境变量生效：运行source ~/.bashrc命令。
安装cuDNN库
cuDNN是NVIDIA推出的用于深度学习的GPU加速库，以下是安装cuDNN库的步骤：
1、下载cuDNN库：访问NVIDIA官方网站，根据您的CUDA版本选择对应的cuDNN版本下载。
2、安装cuDNN库：将下载的cuDNN库文件解压到指定目录，然后将其包含的文件移动到CUDA库目录。
3、配置环境变量：在~/.bashrc文件中，添加以下内容：
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-xx.x/lib64:$LD_LIBRARY_PATH:/path/to/cudnn/lib
path/to/cudnn/lib为cuDNN库所在的目录。
安装深度学习框架
目前，许多深度学习框架都支持GPU加速，如TensorFlow、PyTorch等，以下是安装TensorFlow的步骤：
1、安装PythOn：确保系统已安装Python 3.6或更高版本。
2、安装pip：运行sudo apt-get install python3-pip命令。
3、安装TensorFlow：运行以下命令：
pip3 install tensorflow-gpu
测试GPU计算环境
配置完成后，可以通过以下命令测试GPU计算环境：
1、运行nvcc --version命令，查看CUDA编译器的版本。
2、运行以下Python代码，检查TensorFlow是否能够识别GPU：
import tensorflow as tf
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))如果输出结果中显示GPU数量，则表示GPU计算环境配置成功。
以下为50个中文相关关键词：
Ubuntu, GPU, 计算配置, CUDA, 驱动程序, 显卡, cuDNN, 深度学习, TensorFlow, PyTorch, 并行计算, 硬件加速, 科学计算, 人工智能, 操作系统, 安装教程, 环境变量, 版本号, 官方网站, 解压, 脚本, 深度学习框架, Python, pip, GPU数量, 测试, 编译器, 实验室, 实际应用, 性能提升, 加速, 计算能力, 系统要求, 配置步骤, 安装命令, 软件包, 库文件, 路径配置, 操作指南, 简化流程, 高效计算, 实时监测, 性能优化, 稳定性, 兼容性, 开源, 社区支持, 技术交流
本文标签属性：
Ubuntu GPU 计算配置：ubuntu查看gpu
