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
本文介绍在Ubuntu系统下配置GPU计算的详细步骤。指导如何查看GPU硬件信息，包括使用lspci和nvidia-smi等命令。阐述安装NVIDIA驱动、CUDA工具包及cuDNN库的过程，确保环境支持GPU加速。还涉及配置环境变量、测试GPU是否正常工作等环节。使读者能在Ubuntu系统中高效利用GPU进行计算任务。
本文目录导读：
随着人工智能和大数据处理的迅猛发展，GPU（图形处理单元）在计算领域的重要性日益凸显，Ubuntu作为一款广受欢迎的开源操作系统，其强大的可定制性和稳定性使其成为GPU计算的理想平台，本文将详细介绍如何在Ubuntu系统下配置GPU计算环境，帮助读者高效利用GPU资源。
准备工作
1、硬件要求：
- 一块支持CUDA的NVIDIA GPU（如GTX 1080、RTX 3080等）。
- 充足的电源供应。
- 合适的机箱和散热系统。
2、软件要求：
- Ubuntu操作系统（推荐使用最新LTS版本，如Ubuntu 20.04 LTS）。
- NVIDIA驱动程序。
- CUDA工具包。
- cuDNN库。
安装NVIDIA驱动
1、禁用nouveau驱动：
nouveau是Ubuntu默认的NVIDIA开源驱动，可能会与官方驱动冲突，首先需要禁用nouveau。
- 打开终端，编辑/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.cOnf文件：
```bash
sudo nano /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
```
- 添加以下内容：
```
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
```
- 更新内核并重启：
```bash
sudo update-initramfs -u
sudo reboot
```
2、安装NVIDIA驱动：
- 添加NVIDIA包存储库：
```bash
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt update
```
- 使用ubuntu-drivers工具自动安装推荐的驱动：
```bash
sudo ubuntu-drivers autoinstall
sudo reboot
```
- 或者手动安装特定版本的驱动：
```bash
sudo apt install nvidia-driver-<版本号>
sudo reboot
```
安装CUDA工具包
1、下载CUDA工具包：
- 访问NVIDIA官网，下载适用于Ubuntu的CUDA工具包安装包。
2、安装CUDA工具包：
- 使用以下命令安装CUDA工具包：
```bash
sudo dpkg -i cuda-repo-<版本号>_amd64.deb
sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/7fa2af80.pub
sudo apt update
sudo apt install cuda
```
3、配置环境变量：
- 编辑~/.bashrc文件，添加以下内容：
```bash
export PATH=/usr/local/cuda-<版本号>/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-<版本号>/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
```
- 使配置生效：
```bash
source ~/.bashrc
```
安装cuDNN库
1、下载cuDNN库：
- 访问NVIDIA官网，下载与CUDA版本匹配的cuDNN库。
2、安装cuDNN库：
- 解压下载的cuDNN包：
```bash
tar -xzvf cudnn-<版本号>-linux-x64-v<版本号>.tgz
```
- 将文件复制到CUDA目录：
```bash
sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda-<版本号>/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-<版本号>/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-<版本号>/lib64/libcudnn
```
验证安装
1、验证NVIDIA驱动：
- 使用以下命令检查驱动是否安装成功：
```bash
nvidia-smi
```
- 如果显示GPU信息，则驱动安装成功。
2、验证CUDA工具包：
- 运行CUDA示例程序：
```bash
cd /usr/local/cuda-<版本号>/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
./deviceQuery
```
- 如果输出GPU信息，则CUDA安装成功。
3、验证cuDNN库：
- 运行以下命令检查cuDNN版本：
```bash
cat /usr/local/cuda-<版本号>/include/cudnn_version.h
```
常见问题及解决方案
1、驱动冲突：
- 如果遇到驱动冲突问题，可以尝试完全卸载现有驱动并重新安装。
2、权限问题：
- 确保用户有访问GPU的权限，可以使用sudo命令或调整用户组。
3、编译错误：
- 检查CUDA和cuDNN版本是否兼容，确保环境变量配置正确。
通过以上步骤，您可以在Ubuntu系统下成功配置GPU计算环境，无论是进行深度学习训练还是高性能计算，GPU都能显著提升计算效率，希望本文能帮助您顺利搭建GPU计算平台，开启高效计算之旅。
相关关键词：
Ubuntu, GPU, 计算配置, NVIDIA驱动, CUDA工具包, cuDNN库, 安装指南, 环境变量, 硬件要求, 软件要求, nouveau驱动, 禁用驱动, 包存储库, 自动安装, 手动安装, 版本号, 环境配置, 验证安装, 示例程序, 常见问题, 解决方案, 驱动冲突, 权限问题, 编译错误, 深度学习, 高性能计算, 计算效率, LTS版本, 终端命令, dpkg安装, apt安装, bashrc文件, lib64目录, include目录, 用户权限, sudo命令, 内核更新, 重启系统, NVIDIA官网, CUDA版本, 兼容性, GPU信息, 驱动卸载, 用户组调整, 计算平台, 高效计算, 开源操作系统, 稳定性, 可定制性, 大数据处理, 人工智能
本文标签属性：
Ubuntu GPU 计算配置：ubuntu查看gpu
