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本文介绍了在Ubuntu操作系统下配置GPU计算的详细指南。讲解了如何检测系统中的GPU设备，并安装必要的驱动程序和CUDA工具包。阐述了如何通过环境变量指定程序使用特定的GPU进行运算，以确保资源合理分配。还提供了针对常见问题的解决方案和优化建议，帮助用户高效利用GPU进行计算任务。整体而言，本文为Ubuntu用户提供了全面的GPU计算配置指导。
本文目录导读：
随着人工智能和深度学习技术的迅猛发展，GPU（图形处理单元）在计算领域的重要性日益凸显，Ubuntu作为一款广泛使用的开源操作系统，因其稳定性和强大的社区支持，成为了许多开发者和科研人员的首选平台，本文将详细介绍如何在Ubuntu系统下配置GPU计算环境，以充分发挥GPU在并行处理和高效计算方面的优势。
准备工作
1、系统要求
- 操作系统：建议使用Ubuntu 20.04 LTS或更高版本。
- 硬件：具备NVIDIA或AMD等品牌的GPU。
2、检查GPU
打开终端，输入以下命令检查系统是否识别到GPU：
```bash
lspci | grep -i nvidia
```
安装NVIDIA驱动
1、添加NVIDIA包存储库
更新包列表并添加NVIDIA存储库：
```bash
sudo apt update
sudo apt install ubuntu-drivers-commOn
```
2、安装NVIDIA驱动
使用以下命令安装推荐的NVIDIA驱动：
```bash
sudo ubuntu-drivers autoinstall
```
3、重启系统
安装完成后，重启系统以使驱动生效：
```bash
sudo reboot
```
4、验证驱动安装
重启后，检查驱动是否安装成功：
```bash
nvidia-smi
```
安装CUDA工具包
1、下载CUDA工具包
访问NVIDIA官网下载适合Ubuntu版本的CUDA工具包。
2、安装CUDA
使用以下命令安装CUDA工具包：
```bash
sudo dpkg -i cuda-repo-<version>_amd64.deb
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-<version>/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-<version>/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
```
使配置生效：
```bash
source ~/.bashrc
```
4、验证CUDA安装
运行以下命令验证CUDA是否安装成功：
```bash
nvcc --version
```
安装cuDNN
1、下载cuDNN
访问NVIDIA官网下载与CUDA版本兼容的cuDNN库。
2、解压并安装cuDNN
解压下载的cuDNN包，并将文件复制到相应目录：
```bash
tar -xzvf cudnn-<version>-linux-x64-v<version>.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、验证cuDNN安装
运行以下命令验证cuDNN是否安装成功：
```bash
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
```
五、安装TensorFlow或其他深度学习框架
1、创建虚拟环境
建议使用虚拟环境隔离项目依赖：
```bash
sudo apt install python3-venv
python3 -m venv myenv
source myenv/bin/aCTIvate
```
2、安装TensorFlow
使用pip安装TensorFlow GPU版本：
```bash
pip install tensorflow-gpu
```
3、验证TensorFlow安装
运行以下Python代码验证TensorFlow是否可以识别GPU：
```python
import tensorflow as tf
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))
```
常见问题及解决方案
1、驱动与CUDA不兼容
确保下载的NVIDIA驱动和CUDA工具包版本兼容，参考NVIDIA官方文档。
2、环境变量配置错误
检查.bashrc文件中的环境变量配置是否正确，并确保已执行source ~/.bashrc。
3、权限问题
确保对相关目录和文件有适当的读写权限。
通过以上步骤，您可以在Ubuntu系统下成功配置GPU计算环境，为深度学习和高性能计算任务提供强大的硬件支持，随着技术的不断进步，GPU计算将在更多领域发挥重要作用，掌握这一技能将为您的科研和开发工作带来显著优势。
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