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本文详细介绍了在Ubuntu操作系统下安装与配置CUDA环境的方法。内容包括安装CUDA Toolkit、驱动程序及必要的依赖项，同时讲解了如何设置环境变量等参数，确保CUDA能够在Ubuntu系统中顺利运行。
本文目录导读：
随着人工智能和深度学习的不断发展，NVIDIA的CUDA技术已经成为高性能计算和图形处理领域的重要工具，本文将详细介绍如何在Ubuntu系统上安装和配置CUDA环境，帮助读者顺利搭建CUDA开发环境。
安装前的准备
1、系统要求
- Ubuntu版本：推荐使用Ubuntu 18.04或更高版本。
- NVIDIA显卡驱动：确保已安装与CUDA版本兼容的NVIDIA显卡驱动。
2、下载CUDA Toolkit
访问NVIDIA官方网站，下载适用于Ubuntu的CUDA Toolkit，可以根据需要选择不同版本的CUDA Toolkit。
安装CUDA Toolkit
1、解压CUDA Toolkit
将下载的CUDA Toolkit压缩包移动到指定目录，然后使用以下命令解压：
```bash
tar -zxvf cuda_XX.XX.XX_YYYYMMDD_linux.run
```
XX.XX.XX表示CUDA版本，YYYYMMDD表示发布日期。
2、安装CUDA Toolkit
运行以下命令开始安装CUDA Toolkit：
```bash
sudo ./cuda_XX.XX.XX_YYYYMMDD_linux.run
```
安装过程中，根据提示选择相应的选项，注意，在安装过程中，不要选择安装NVIDIA显卡驱动，因为我们已经提前安装了。
3、配置环境变量
安装完成后，编辑~/.bashrc文件，添加以下环境变量：
```bash
export PATH=/usr/local/cuda-XX.XX.XX/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-XX.XX.XX/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
```
XX.XX.XX表示CUDA版本，保存并退出编辑器，然后运行以下命令使环境变量生效：
```bash
source ~/.bashrc
```
4、验证安装
运行以下命令，查看CUDA版本信息：
```bash
nvcc --version
```
如果返回了CUDA版本信息，则表示安装成功。
安装CUDA Sample
1、下载CUDA Sample
访问NVIDIA官方网站，下载CUDA Sample，这里以CUDA 10.0为例，下载CUDA Sample 10.0。
2、解压CUDA Sample
将下载的CUDA Sample压缩包移动到指定目录，然后使用以下命令解压：
```bash
tar -zxvf cuda_samples_10.0_YYYYMMDD_linux.run
```
YYYYMMDD表示发布日期。
3、编译CUDA Sample
进入CUDA Sample目录，运行以下命令编译示例程序：
```bash
sudo make
```
4、运行CUDA Sample
编译成功后，进入bin/x64_Release目录，运行以下命令运行示例程序：
```bash
./vectorAdd
```
如果程序运行正常，则表示CUDA环境配置成功。
常见问题与解决方案
1、问题：安装CUDA Toolkit时提示找不到NVIDIA显卡驱动。
解决方案：确保已安装与CUDA版本兼容的NVIDIA显卡驱动。
2、问题：运行CUDA Sample时提示错误：error while loading shared libraries: libnvinfer.so.6: cannot Open shared object file: No such file or directory。
解决方案：安装NVIDIA深度学习库（cuDNN），并配置相应的环境变量。
3、问题：编译CUDA程序时提示错误：fatal error: cuda_runtime.h: No such file or directory。
解决方案：确保CUDA环境变量配置正确，并检查CUDA Toolkit的安装路径。
本文详细介绍了在Ubuntu系统上安装和配置CUDA环境的过程，包括安装CUDA Toolkit、配置环境变量、编译和运行CUDA Sample，通过本文的指导，读者可以顺利搭建CUDA开发环境，为后续的深度学习研究和项目开发奠定基础。
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本文标签属性：
Ubuntu CUDA 安装：ubuntu20.04安装cuda10.0
