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本文为Linux操作系统下的全面指南，专注于在Ubuntu系统中配置GPU计算环境。详细介绍了如何在Ubuntu中指定GPU运行，涵盖GPU驱动安装、CUDA工具包配置及环境变量设置等关键步骤。通过这些配置，用户可充分利用GPU加速计算任务，提升系统性能，适用于深度学习、科学计算等领域。指南旨在帮助用户高效搭建稳定的GPU计算平台。
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，因其稳定性和灵活性，成为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系统中配置GPU计算环境，以充分发挥GPU在并行计算中的强大能力。
准备工作
1、系统要求
- 操作系统：Ubuntu 20.04 LTS或更高版本
- GPU：NVIDIA显卡（推荐使用CUDA支持的型号）
2、更新系统
在开始配置之前，确保系统处于最新状态：
```bash
sudo apt update
sudo apt upgrade
```
安装NVIDIA驱动
1、添加NVIDIA包存储库
```bash
sudo add-apt-rePOSitory ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt update
```
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
sudo reboot
```
3、验证驱动安装
重启后，使用以下命令验证驱动是否安装成功：
```bash
nvidia-sMi
```
安装CUDA工具包
1、下载CUDA工具包
访问NVIDIA官网下载适用于Ubuntu的CUDA工具包安装包。
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-key add /var/cuda-repo-<version>/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-<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
```
安装cuDNN
1、下载cuDNN
访问NVIDIA官网下载与CUDA版本兼容的cuDNN库。
2、安装cuDNN
解压下载的cuDNN包，并将文件复制到相应目录：
```bash
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
```
安装TensorFlow或PyTorch
1、安装TensorFlow
使用pip安装TensorFlow GPU版本：
```bash
pip install tensorflow-gpu
```
2、安装PyTorch
根据PyTorch官网提供的命令安装GPU版本：
```bash
pip install torch torchvision torchaudio
```
验证GPU计算环境
1、验证TensorFlow
运行以下Python代码，检查是否使用GPU：
```python
import tensorflow as tf
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))
```
2、验证PyTorch
运行以下Python代码，检查是否使用GPU：
```python
import torch
print(torch.cuda.is_available())
```
常见问题与解决方案
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。
2、环境变量未配置
检查.bashrc文件中是否正确添加了CUDA路径。
3、权限问题
使用chmod命令确保相关文件具有正确的权限。
通过以上步骤，您可以在Ubuntu系统中成功配置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，希望本文能为您在GPU计算领域的探索提供帮助。
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Ubuntu GPU 计算配置：ubuntu查看gpu型号
