[Linux操作系统]Ubuntu系统中GPU计算配置详解|ubuntu指定gpu运行,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系统中如何配置GPU进行计算，包括指定GPU运行应用程序的方法。内容涵盖从系统设置到具体命令行的操作步骤，旨在帮助用户高效利用GPU资源，提升计算性能。

本文目录导读：

安装NVIDIA驱动
安装CUDA Toolkit
配置环境变量
安装cuDNN
测试GPU计算

随着计算机技术的发展，GPU（图形处理器）计算已经成为科学研究和工程应用的重要手段，在Ubuntu系统中，配置GPU计算环境可以帮助用户充分利用GPU的高性能，提高计算效率，本文将详细介绍如何在Ubuntu系统中配置GPU计算环境。

安装NVIDIA驱动

1、检查GPU型号

在配置GPU计算之前，首先需要确认你的GPU型号，可以通过以下命令查看：

nvidia-smi

2、安装NVIDIA驱动

在Ubuntu系统中，可以使用以下命令安装NVIDIA驱动：

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

<版本号>为你的GPU驱动版本号，可以在NVIDIA官方网站上查询。

安装CUDA Toolkit

CUDA Toolkit是NVIDIA推出的GPU计算开发工具，用于编写和运行CUDA程序。

1、下载CUDA Toolkit

前往NVIDIA官方网站，下载适合你操作系统和GPU版本的CUDA Toolkit。

2、安装CUDA Toolkit

将下载的CUDA Toolkit安装包解压到指定目录，然后执行以下命令：

sudo ./cuda_<版本号>.run

安装过程中，根据提示选择安装路径、是否安装NVIDIA驱动等。

配置环境变量

安装完CUDA Toolkit后，需要配置环境变量，以便在终端中使用CUDA命令。

1、打开终端，编辑~/.bashrc文件：

sudo gedit ~/.bashrc

2、在文件末尾添加以下内容：

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

3、保存文件并退出编辑器。

4、在终端中运行以下命令，使环境变量生效：

source ~/.bashrc

安装cuDNN

cuDNN是NVIDIA推出的深度神经网络库，用于加速深度学习算法。

1、下载cuDNN

前往NVIDIA官方网站，下载适合你操作系统和GPU版本的cuDNN。

2、安装cuDNN

将下载的cuDNN安装包解压到指定目录，然后执行以下命令：

sudo cp -r /path/to/cudnn_version/* /usr/include
sudo cp -r /path/to/cudnn_version/* /usr/local/cuda-<版本号>/include
sudo cp -r /path/to/cudnn_version/* /usr/local/cuda-<版本号>/lib64

/path/to/cudnn_version为cuDNN安装包的路径。

测试GPU计算

配置完GPU计算环境后，可以通过以下命令测试GPU计算：

nvcc --version

如果返回了CUDA编译器的版本信息，则表示GPU计算环境配置成功。

以下为50个中文相关关键词：

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