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[Linux操作系统]Ubuntu系统下CUDA的安装与配置详解|ubuntu20 cuda安装,Ubuntu CUDA 安装,Ubuntu 20.04下CUDA安装与配置全攻略,从入门到精通

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本文详细介绍了在Ubuntu系统下安装和配置CUDA的方法。针对Ubuntu 20版本,步骤包括CUDA安装包的下载、环境变量的配置以及相关驱动和库的安装,旨在帮助用户顺利完成CUDA的安装与使用。

本文目录导读:

  1. CUDA简介
  2. 安装前的准备工作
  3. 安装CUDA
  4. CUDA编程示例

随着人工智能和深度学习的快速发展,NVIDIA的CUDA技术已成为许多开发者和研究者的首选工具,本文将详细介绍如何在Ubuntu系统上安装CUDA,帮助您顺利搭建开发环境。

CUDA简介

CUDA(Compute Unified Device Architecture)是由NVIDIA公司推出的种并行计算平台和编程模型,它允许开发者利用NVIDIA的GPU(图形处理器)进行高性能计算,CUDA支持多种编程语言,如C/C++、Fortran和Python等。

安装前的准备工作

1、检查系统版本

CUDA对操作系统有特定版本的要求,确保您的Ubuntu系统版本为18.04、20.0422.04,可以通过以下命令检查系统版本:

lsb_release -a

2、安装NVIDIA驱动

在安装CUDA之前,需要确保已安装NVIDIA显卡驱动,可以通过以下命令检查驱动版本:

nvidia-smi

如果没有安装驱动或驱动版本不符合CUDA要求,请访问NVIDIA官方网站下载并安装适合您显卡的驱动。

3、安装依赖包

安装CUDA之前,还需要安装一些依赖包,打开终端,运行以下命令:

sudo apt-get update
sudo apt-get install build-essential

安装CUDA

1、下载CUDA Toolkit

访问NVIDIA官方网站,下载适合您系统的CUDA Toolkit,以CUDA Toolkit 11.2为例,下载完成后,将其解压到指定目录。

2、设置环境变量

编辑~/.bashrc文件,在文件的末尾添加以下内容

export PATH=/usr/local/cuda-11.2/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.2/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

保存并关闭文件,然后运行以下命令使环境变量生效:

source ~/.bashrc

3、验证安装

在终端中输入以下命令,检查CUDA是否安装成功:

nvcc --version

如果返回CUDA版本信息,则表示安装成功。

CUDA编程示例

以下是一个简单的CUDA编程示例,用于计算两个数组的和:

#include <stdio.h>
#include <cuda_runtime.h>
__global__ void add(int *a, int *b, int *c) {
    int index = threadIdx.x;
    c[index] = a[index] + b[index];
}
int main() {
    const int arraySize = 5;
    int a[arraySize] = {1, 2, 3, 4, 5};
    int b[arraySize] = {10, 20, 30, 40, 50};
    int c[arraySize] = {0};
    int *d_a, *d_b, *d_c;
    cudaMalloc((void **)&d_a, arraySize * sizeof(int));
    cudaMalloc((void **)&d_b, arraySize * sizeof(int));
    cudaMalloc((void **)&d_c, arraySize * sizeof(int));
    cudaMemcpy(d_a, a, arraySize * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(d_b, b, arraySize * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
    add<<<1, arraySize>>>(d_a, d_b, d_c);
    cudaMemcpy(c, d_c, arraySize * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);
    printf("Result: ");
    for (int i = 0; i < arraySize; i++) {
        printf("%d ", c[i]);
    }
    printf("
");
    cudaFree(d_a);
    cudaFree(d_b);
    cudaFree(d_c);
    return 0;
}

将以上代码保存为add.cu,然后在终端中运行以下命令编译和运行:

nvcc add.cu -o add
./add

运行结果应为:

Result: 11 22 33 44 55

本文详细介绍了在Ubuntu系统上安装CUDA的步骤,并给出一个简单的CUDA编程示例,通过这篇文章,您应该能够顺利搭建CUDA开发环境,开始探索并行计算的魅力。

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