[Linux操作系统]Ubuntu系统中GPU计算配置详解|ubuntu查看gpu型号,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型号以及进行GPU计算的相关设置，以充分利用GPU的高性能计算能力。

本文目录导读：

安装NVIDIA驱动
安装CUDA
安装cuDNN
安装深度学习框架
验证GPU计算环境

随着计算机技术的发展，GPU（图形处理器）计算已成为科学计算、深度学习等领域的重要工具，在Ubuntu系统中，配置GPU计算环境是许多用户关注的问题，本文将详细介绍如何在Ubuntu系统中配置GPU计算，帮助读者更好地利用GPU资源。

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-<version>

<version>为驱动版本号，可以在NVIDIA官方网站上查找适合你GPU型号的驱动版本。

安装CUDA

CUDA是NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型，用于GPU加速计算，以下是安装CUDA的步骤：

1、下载CUDA Toolkit

访问NVIDIA官方网站，下载适合你操作系统版本的CUDA Toolkit，下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit

2、安装CUDA Toolkit

将下载的CUDA Toolkit文件解压到指定目录，然后执行以下命令安装：

sudo ./cuda_<version>.run

<version>为CUDA Toolkit版本号。

3、配置环境变量

编辑~/.bashrc文件，添加以下内容：

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

<version>为CUDA Toolkit版本号。

4、重启终端或注销登录，使环境变量生效。

安装cuDNN

cuDNN是NVIDIA为深度神经网络加速计算提供的库，以下是安装cuDNN的步骤：

1、下载cuDNN

访问NVIDIA官方网站，下载适合你操作系统版本的cuDNN，下载地址：https://developer.nvidia.com/cudnn

2、安装cuDNN

将下载的cuDNN文件解压到指定目录，然后执行以下命令安装：

sudo cp -r ./cuda/include/cudnn_version.h /usr/local/cuda/include
sudo cp -r ./cuda/lib64/* /usr/local/cuda/lib64

3、配置环境变量

编辑~/.bashrc文件，添加以下内容：

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

4、重启终端或注销登录，使环境变量生效。

安装深度学习框架

在配置好GPU计算环境后，可以安装深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，以下是安装TensorFlow的示例：

1、安装Python和pip

sudo apt install python3-pip

2、安装TensorFlow

pip3 install tensorflow-gpu

验证GPU计算环境

安装完成后，可以通过以下命令验证GPU计算环境是否配置成功：

nvidia-smi

如果能够正常显示GPU信息，则表示GPU计算环境配置成功。

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Ubuntu GPU 计算配置：ubuntu检查gpu命令