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本文详细介绍在Ubuntu系统上安装CUDA的步骤。更新系统软件包，添加NVIDIA存储库，然后下载并安装CUDA工具包和NVIDIA驱动。配置环境变量以确保系统能够识别CUDA路径。安装完成后，通过运行测试代码验证CUDA是否安装成功。整个过程旨在帮助用户顺利搭建CUDA开发环境，适用于Ubuntu 20.04版本。掌握这些步骤，即可在Ubuntu上高效利用CUDA进行GPU加速计算。

随着人工智能和深度学习的迅猛发展，CUDA（Compute Unified Device Architecture）作为NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型，成为了许多开发者和研究人员的必备工具，本文将详细介绍如何在Ubuntu系统上安装CUDA，帮助大家顺利搭建高效的计算环境。

系统要求

在开始安装之前，确保你的系统满足以下要求：

1、操作系统：Ubuntu 18.04 LTS 或更高版本

2、硬件：NVIDIA GPU（支持CUDA）

3、软件：最新的NVIDIA驱动程序

步骤一：更新系统

确保你的系统是最新的，打开终端，执行以下命令：

sudo apt update
sudo apt upgrade

步骤二：安装NVIDIA驱动

1、添加NVIDIA包存储库：

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt update

2、安装驱动：

你可以使用ubuntu-drivers工具自动安装推荐的驱动，或者手动选择驱动版本。

sudo ubuntu-drivers autoinstall

或者：

sudo apt install nvidia-driver-<版本号>

安装完成后，重启系统：

sudo reboot

3、验证驱动安装：

重启后，执行以下命令验证驱动是否安装成功：

nvidia-smi

如果看到NVIDIA的驱动信息和GPU状态，说明驱动安装成功。

步骤三：添加CUDA存储库

1、添加NVIDIA包存储库：

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin
sudo mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600

2、添加NVIDIA GPG密钥：

sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/7fa2af80.pub

3、添加CUDA存储库：

sudo add-apt-repository "deb https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/ /"
sudo apt update

步骤四：安装CUDA

1、安装CUDA工具包：

sudo apt install cuda

2、设置环境变量：

编辑.bashrc文件，添加以下内容：

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}}

使更改生效：

source ~/.bashrc

3、验证CUDA安装：

执行以下命令验证CUDA是否安装成功：

nvcc --version

如果看到CUDA编译器的版本信息，说明CUDA安装成功。

步骤五：安装cuDNN

1、下载cuDNN：

访问NVIDIA官网，根据你的CUDA版本下载对应的cuDNN包。

2、解压并安装cuDNN：

tar -xzvf cudnn-<版本号>-linux-x64-v<版本号>.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn

3、更新系统库：

sudo apt update

步骤六：测试CUDA

1、编写测试代码：

创建一个名为vector_add.cu的文件，并添加以下内容：

#include <stdio.h>
#include <cuda_runtime.h>
__global__ void vector_add(float *A, float *B, float *C, int n) {
    int idx = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
    if (idx < n) {
        C[idx] = A[idx] + B[idx];
    }
}
int main() {
    int n = 1 << 20;
    float *A, *B, *C;
    float *d_A, *d_B, *d_C;
    A = (float*)malloc(n * sizeof(float));
    B = (float*)malloc(n * sizeof(float));
    C = (float*)malloc(n * sizeof(float));
    cudaMalloc(&d_A, n * sizeof(float));
    cudaMalloc(&d_B, n * sizeof(float));
    cudaMalloc(&d_C, n * sizeof(float));
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        A[i] = rand() / (float)RAND_MAX;
        B[i] = rand() / (float)RAND_MAX;
    }
    cudaMemcpy(d_A, A, n * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(d_B, B, n * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
    int threadsPerBlock = 256;
    int blocksPerGrid = (n + threadsPerBlock - 1) / threadsPerBlock;
    vector_add<<<blocksPerGrid, threadsPerBlock>>>(d_A, d_B, d_C, n);
    cudaMemcpy(C, d_C, n * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);
    float maxError = 0.0f;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        maxError = fmax(maxError, fabs(C[i] - (A[i] + B[i])));
    }
    printf("Max error: %fn", maxError);
    cudaFree(d_A);
    cudaFree(d_B);
    cudaFree(d_C);
    free(A);
    free(B);
    free(C);
    return 0;
}

2、编译并运行测试代码：

nvcc vector_add.cu -o vector_add
./vector_add

如果输出结果中的Max error接近0，说明CUDA环境配置正确。

通过以上步骤，你已经在Ubuntu系统上成功安装了CUDA和cuDNN，并验证了其功能，你可以开始使用CUDA进行高性能计算和深度学习开发，希望本文对你有所帮助！

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