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本文详细介绍了在Ubuntu系统上安装CUDA的步骤。讲解了系统环境的准备，包括更新系统包和安装必要的依赖项。阐述了如何添加NVIDIA包存储库，以便顺利下载CUDA工具包。随后，通过命令行演示了CUDA的安装过程，并提供了验证安装成功的有效方法。针对常见问题给出了解决方案，确保用户能够顺利完成CUDA的安装和配置。

随着人工智能和深度学习的迅猛发展，CUDA（Compute Unified Device Architecture）已经成为高性能计算领域不可或缺的一部分，CUDA是由NVIDIA开发的一种并行计算平台和编程模型，能够显著提升GPU在科学计算和图形处理中的性能，本文将详细介绍如何在Ubuntu系统上安装CUDA，帮助开发者快速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：GCC编译器、Make工具

步骤一：更新系统

确保你的系统软件包是最新的，打开终端，执行以下命令：

sudo apt update
sudo apt upgrade

步骤二：安装NVIDIA驱动

CUDA依赖于NVIDIA驱动，因此需要先安装驱动，有两种方法可以安装NVIDIA驱动：使用Ubuntu官方仓库或直接从NVIDIA官网下载。

方法一：使用Ubuntu官方仓库

sudo apt install nvidia-driver-450

方法二：从NVIDIA官网下载

1、访问NVIDIA官网，下载适合你GPU的驱动程序。

2、在终端中执行以下命令关闭图形界面：

sudo systemctl stop lightdm

3、切换到下载目录，给驱动程序文件添加执行权限并安装：

chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-450.57.run
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-450.57.run

安装完成后，重启系统：

sudo reboot

步骤三：添加NVIDIA包存储库

为了方便后续安装CUDA工具包，需要添加NVIDIA的包存储库：

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

添加NVIDIA的GPG密钥：

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

更新包列表：

sudo apt update

步骤四：安装CUDA工具包

现在可以安装CUDA工具包了：

sudo apt install cuda

安装过程中可能会提示你确认安装路径，按照默认设置即可。

步骤五：配置环境变量

为了确保系统能够找到CUDA工具包，需要配置环境变量，编辑~/.bashrc文件：

nano ~/.bashrc

在文件末尾添加以下内容：

export PATH=/usr/local/cuda-11.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

保存并退出编辑器，然后使配置生效：

source ~/.bashrc

步骤六：验证安装

为了验证CUDA是否安装成功，可以运行以下命令：

nvcc --version

如果看到CUDA编译器的版本信息，说明安装成功。

步骤七：安装cuDNN

cuDNN是NVIDIA提供的一个用于深度神经网络的GPU加速库，安装步骤如下：

1、访问NVIDIA官网，下载适合你CUDA版本的cuDNN库。

2、解压下载的文件：

tar -xzvf cudnn-11.0-linux-x64-v8.0.4.30.tgz

3、将解压后的文件复制到CUDA目录：

sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda-11.0/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-11.0/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.0/include/cudnn*.h /usr/local/cuda-11.0/lib64/libcudnn

步骤八：测试CUDA

为了确保一切正常，可以运行一个简单的CUDA程序进行测试，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] = 1.0f;
        B[i] = 2.0f;
    }
    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);
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        if (C[i] != 3.0f) {
            fprintf(stderr, "Error: value at index %d is %f
", i, C[i]);
            exit(EXIT_FAILURE);
        }
    }
    printf("Success!
");
    cudaFree(d_A);
    cudaFree(d_B);
    cudaFree(d_C);
    free(A);
    free(B);
    free(C);
    return 0;
}

编译并运行：

nvcc vector_add.cu -o vector_add
./vector_add

如果输出“Success!”，说明CUDA安装和配置无误。

通过以上步骤，你已经在Ubuntu系统上成功安装了CUDA和cuDNN，为后续的高性能计算和深度学习开发打下了坚实的基础，希望本文对你有所帮助，祝你在CUDA的世界里探索愉快！