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 20系统中安装与配置CUDA的步骤，包括安装CUDA Toolkit、驱动程序以及相关依赖，旨在帮助用户顺利完成CUDA环境的搭建，以支持高性能的GPU计算。
本文目录导读：
随着深度学习、计算机视觉等领域的快速发展，NVIDIA 的 CUDA 技术已经成为高性能计算的重要工具，本文将详细介绍如何在 Ubuntu 系统下安装和配置 CUDA，帮助读者轻松掌握这一技术的应用。
CUDA 简介
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是 NVIDIA 推出的一种并行计算平台和编程模型，它允许开发者利用 NVIDIA GPU 的强大计算能力进行通用计算，CUDA 提供了易于使用的 API 和编程模型，使得开发者能够轻松地将高性能计算任务迁移到 GPU 上。
安装前的准备工作
1、确认系统版本：CUDA 对操作系统版本有要求，建议使用 Ubuntu 18.04 或更高版本。
2、安装 NVIDIA 驱动：在安装 CUDA 之前，需要确保已安装了正确版本的 NVIDIA 驱动，可以通过以下命令检查驱动版本：
```
nvidia-smi
```
如果没有安装或版本不符合要求，请访问 NVIDIA 官网下载并安装相应版本的驱动。
3、安装依赖库：安装 CUDA 需要一些依赖库，可以使用以下命令安装：
```
sudo apt-get install build-essential
sudo apt-get install libssl-dev
sudo apt-get install libcurl4-Openssl-dev
```
安装 CUDA Toolkit
1、下载 CUDA Toolkit：访问 NVIDIA 官网，选择 CUDA Toolkit 下载页面，根据系统版本选择相应的安装包。
2、安装 CUDA Toolkit：将下载的安装包解压，然后运行以下命令安装：
```
sudo ./cuda_XX.XX.XX_YYYY-YYXX_linux.run
```
XX.XX.XX 是 CUDA Toolkit 的版本号，YYYY-YYXX 是安装包的发布日期。
3、配置环境变量：安装完成后，需要配置环境变量，在终端中输入以下命令，打开 bash 配置文件：
```
sudo gedit ~/.bashrc
```
在文件末尾添加以下内容：
```
export PATH=/usr/local/cuda-XX.XX.XX/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-XX.XX.XX/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
```
XX.XX.XX 是 CUDA Toolkit 的版本号，保存并关闭文件。
4、使环境变量生效：在终端中输入以下命令，使环境变量生效：
```
source ~/.bashrc
```
安装 CUDA Samples
CUDA Toolkit 安装完成后，可以安装 CUDA Samples，以便进行示例程序的编译和运行。
1、下载 CUDA Samples：访问 NVIDIA 官网，选择 CUDA Toolkit 下载页面，找到 CUDA Samples 下载链接。
2、解压 CUDA Samples：将下载的压缩包解压到指定目录。
3、编译 CUDA Samples：在 CUDA Samples 目录下，运行以下命令进行编译：
```
make
```
4、运行示例程序：编译完成后，可以运行示例程序，
```
./vectorAdd
```
常见问题与解决方法
1、问题：安装 CUDA Toolkit 时出现错误提示 "Error: Kernel version not found"。
解决方法：确保已安装与 CUDA Toolkit 兼容的 NVIDIA 驱动。
2、问题：编译 CUDA Samples 时出现错误提示 "nvcc: error: no CUDA-capable device is detected"。
解决方法：检查 NVIDIA 驱动是否安装正确，并确保 GPU 设备已正确连接。
3、问题：运行示例程序时出现错误提示 "Segmentation fault (core dump)"。
解决方法：检查 CUDA Toolkit 的安装路径是否正确配置在环境变量中。
本文详细介绍了在 Ubuntu 系统下安装和配置 CUDA 的过程，包括准备工作、安装 CUDA Toolkit、安装 CUDA Samples 以及常见问题的解决方法，通过这篇文章，读者可以轻松掌握 CUDA 的安装与使用，为后续的高性能计算应用打下基础。
关键词：Ubuntu, CUDA, 安装, 配置, NVIDIA, 驱动, 依赖库, Toolkit, Samples, 编译, 运行, 错误, 解决方法, 高性能计算, 深度学习, 计算机视觉, 并行计算, GPU, 环境变量, 安装包, 版本号, 下载, 解压, 示例程序, 核心转储, 检查, 连接, 路径
本文标签属性：
Ubuntu CUDA 安装：ubuntu cuda安装教程
