[Linux操作系统]Ubuntu系统下GPU计算配置全攻略|ubuntu查看gpu型号,Ubuntu GPU 计算配置，Ubuntu系统下GPU计算全配置指南，查看型号与高效设置,Linux操作系统,云主机博士

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本文详细介绍在Ubuntu系统下配置GPU计算的完整攻略。阐述如何查看GPU型号，确保硬件兼容性。逐步讲解安装NVIDIA驱动、CUDA工具包及cuDNN库等关键步骤，为GPU计算环境搭建奠定基础。还涉及优化系统设置以提升GPU性能的技巧。全文旨在帮助用户高效、顺利地在Ubuntu系统中实现GPU计算功能，适用于深度学习、科学计算等领域。

本文目录导读：

准备工作
安装NVIDIA驱动
安装CUDA工具包
安装cuDNN库
配置GPU计算环境
常见问题及解决方案

随着人工智能和大数据技术的迅猛发展，GPU（图形处理单元）在计算领域的重要性日益凸显，尤其是在科学计算、深度学习和图像处理等领域，GPU的高并行处理能力能够显著提升计算效率，本文将详细介绍如何在Ubuntu系统下进行GPU计算配置，帮助读者从零开始搭建高效的GPU计算环境。

准备工作

1、硬件要求

GPU显卡：推荐使用NVIDIA显卡，因其支持CUDA和cuDNN，广泛应用于GPU计算。

CPU和内存：确保CPU和内存性能足够支持GPU计算任务。

2、软件环境

操作系统：选择最新版本的Ubuntu系统，本文以Ubuntu 20.04 LTS为例。

驱动和库：需要安装NVIDIA驱动、CUDA工具包和cuDNN库。

安装NVIDIA驱动

1、禁用nouveau驱动

- Nouveau是Ubuntu默认的NVIDIA开源驱动，可能与官方驱动冲突。

- 打开终端，执行以下命令：

```bash

sudo bash -c "echo blacklist nouveau > /etc/modprobe.d/blacklist-nvidia-nouveau.conf"

sudo bash -c "echo options nouveau modeset=0 >> /etc/modprobe.d/blacklist-nvidia-nouveau.conf"

sudo update-initramfs -u

sudo reboot

```

2、添加NVIDIA驱动仓库

- 添加NVIDIA官方仓库以便安装最新驱动：

```bash

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

sudo apt update

```

3、安装NVIDIA驱动

- 使用以下命令安装驱动：

```bash

sudo apt install nvidia-driver-450

sudo reboot

```

4、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：

```bash

nvidia-smi

```

- 如果显示GPU信息，则驱动安装成功。

安装CUDA工具包

1、下载CUDA工具包

- 访问NVIDIA官网下载最新版本的CUDA工具包，选择适合Ubuntu 20.04的版本。

2、安装CUDA工具包

- 使用以下命令安装CUDA工具包：

```bash

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2004-11.2.2-1_amd64.deb

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

sudo apt update

sudo apt install cuda

```

3、配置环境变量

- 编辑.bashrc文件，添加CUDA路径：

```bash

echo 'export PATH=/usr/local/cuda-11.2/bin:$PATH' >> ~/.bashrc

echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc

source ~/.bashrc

```

4、验证CUDA安装

- 执行以下命令验证CUDA是否安装成功：

```bash

nvcc --version

```

安装cuDNN库

1、下载cuDNN库

- 访问NVIDIA官网下载与CUDA版本对应的cuDNN库。

2、解压并安装cuDNN

- 解压下载的cuDNN压缩包，并将文件复制到CUDA目录：

```bash

tar -xzvf cudnn-11.2-linux-x64-v8.1.1.33.tgz

sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda-11.2/include

sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-11.2/lib64

sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.2/include/cudnn*.h /usr/local/cuda-11.2/lib64/libcudnn

```

3、验证cuDNN安装

- 执行以下命令验证cuDNN是否安装成功：

```bash

cat /usr/local/cuda-11.2/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

```

配置GPU计算环境

1、安装Python和相关库

- 安装Python及其科学计算库：

```bash

sudo apt install python3 python3-pip

pip3 install numpy scipy matplotlib

```

2、安装TensorFlow或PyTorch

- 安装TensorFlow：

```bash

pip3 install tensorflow-gpu

```

- 安装PyTorch：

```bash

pip3 install torch torchvision

```

3、测试GPU计算

- 使用以下Python代码测试TensorFlow是否能够使用GPU：

```python

import tensorflow as tf

print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))

```

- 使用以下Python代码测试PyTorch是否能够使用GPU：

```python

import torch

print(torch.cuda.is_available())

```

常见问题及解决方案

1、驱动安装失败

- 确保nouveau驱动已禁用，尝试使用不同版本的NVIDIA驱动。

2、CUDA安装失败

- 检查系统兼容性，确保下载的CUDA版本与Ubuntu系统匹配。

3、cuDNN安装失败

- 确保cuDNN版本与CUDA版本兼容，重新下载并安装。

4、GPU计算库无法识别GPU

- 检查环境变量配置，确保CUDA和cuDNN路径正确。

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计算在当今科技领域具有广泛的应用前景，掌握这一技能将为未来的学习和工作打下坚实基础，希望本文能为读者提供有价值的参考和帮助。