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本文介绍了在Ubuntu系统下配置GPU计算的详细步骤。指导如何查看GPU型号，确保系统识别硬件。阐述安装NVIDIA驱动、CUDA工具包及cuDNN库的过程，这些是GPU计算的基础环境。还涉及了配置环境变量、测试GPU是否正常工作等关键环节。通过遵循此指南，用户可在Ubuntu系统上高效搭建GPU计算环境，为深度学习、科学计算等应用提供支持。
本文目录导读：
随着人工智能和大数据时代的到来，GPU计算在科学研究和工业应用中扮演着越来越重要的角色，Ubuntu作为一款广泛使用的开源操作系统，其强大的兼容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系统下进行GPU计算配置，帮助读者顺利搭建高效的计算环境。
准备工作
1、硬件要求
GPU显卡：NVIDIA或AMD显卡，推荐使用NVIDIA显卡，因其对CUDA和cuDNN的支持更为完善。
CPU和内存：建议使用多核CPU和至少16GB内存，以满足大规模计算需求。
2、软件环境
Ubuntu版本：推荐使用Ubuntu 20.04 LTS或更高版本，以确保软件兼容性。
驱动程序：NVIDIA或AMD显卡驱动程序。
安装显卡驱动
1、NVIDIA显卡驱动安装
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。
```bash
echo -e "blacklist nouveau
options nouveau modeset=0" | sudo tee /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
sudo update-initramfs -u
```
添加NVIDIA驱动仓库：
```bash
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt update
```
安装NVIDIA驱动：
```bash
sudo ubuntu-drivers autoinstall
sudo reboot
```
2、AMD显卡驱动安装
添加AMD驱动仓库：
```bash
sudo add-apt-repository ppa:oibaf/graphics-drivers
sudo apt update
```
安装AMD驱动：
```bash
sudo apt install amdgpu-pro
sudo reboot
```
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工具包安装包。
2、安装CUDA工具包
使用.run文件安装：
```bash
sudo sh cuda_<version>_linux.run
```
使用deb包安装：
```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：
```bash
echo 'export PATH=/usr/local/cuda-<version>/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-<version>/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
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：
```bash
tar -xzvf cudnn-<version>-linux-x64-v<version>.tgz
```
- 将文件复制到CUDA目录：
```bash
sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda-<version>/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-<version>/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-<version>/lib64/libcudnn
```
验证安装
1、验证CUDA安装
- 运行CUDA示例程序：
```bash
cd /usr/local/cuda-<version>/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
./deviceQuery
```
2、验证cuDNN安装
- 运行cuDNN示例程序：
```bash
cd /usr/local/cuda-<version>/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make clean
sudo make
./deviceQuery
```
安装深度学习框架
1、安装TensorFlow
- 使用pip安装：
```bash
pip install tensorflow-gpu
```
2、安装PyTorch
- 使用pip安装：
```bash
pip install torch torchvision torchaudio
```
3、安装Keras
- 使用pip安装：
```bash
pip install keras
```
优化GPU性能
1、调整GPU频率
- 使用NVIDIA-smi工具调整GPU频率：
```bash
nvidia-smi -lgc <GPU_ID>,<GPU_FREQ>
```
2、监控GPU使用情况
- 使用NVIDIA-smi实时监控GPU状态：
```bash
nvidia-smi
```
3、优化内存管理
- 合理分配显存，避免内存泄漏。
常见问题及解决方案
1、驱动安装失败
- 检查系统是否满足硬件要求，确保nouveau驱动已禁用。
2、CUDA编译错误
- 检查环境变量配置是否正确，确保CUDA和cuDNN版本兼容。
3、深度学习框架无法识别GPU
- 确保框架版本支持当前GPU，检查CUDA和cuDNN安装是否完整。
通过以上步骤，相信读者已经能够在Ubuntu系统下成功配置GPU计算环境，GPU计算在提升计算效率和处理大规模数据方面具有显著优势，掌握其配置方法将为科研和开发工作带来极大便利，希望本文能为读者提供有价值的参考。
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Ubuntu GPU 计算配置：ubuntu 查看gpu信息
