[Linux操作系统]Ubuntu系统下GPU计算配置详解|ubuntu如何查看gpu硬件信息,Ubuntu GPU 计算配置,Linux操作系统,云主机博士

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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：

系统要求
安装CUDA工具箱
安装cuDNN库
安装深度学习框架
测试GPU计算环境

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。

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Ubuntu GPU 计算配置：ubuntu指定gpu运行