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本文详细介绍了在Ubuntu系统中配置GPU计算的方法，包括如何指定GPU运行，以及相关实践步骤，旨在帮助用户充分利用GPU加速计算能力，提升系统性能。

本文目录导读：

安装NVIDIA驱动
安装CUDA Toolkit
安装cuDNN
测试GPU计算环境

随着科学计算和深度学习的快速发展，GPU计算已成为提高计算效率的重要手段，Ubuntu作为一款广泛使用的开源操作系统，对GPU计算的支持也非常完善，本文将详细介绍如何在Ubuntu系统中配置GPU计算环境，包括安装NVIDIA驱动、CUDA Toolkit和cuDNN等。

安装NVIDIA驱动

1、检查GPU型号和CUDA版本

在配置GPU计算环境之前，首先需要了解你的GPU型号以及支持的CUDA版本，你可以通过访问NVIDIA官方网站，查找相应的GPU型号，了解其支持的CUDA版本。

2、安装NVIDIA驱动

在Ubuntu系统中，可以使用以下命令安装NVIDIA驱动：

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update
sudo apt-get install nvidia-driver-<version>

其中<version> 为你所需安装的NVIDIA驱动版本，安装完成后，重启计算机以使驱动生效。

安装CUDA Toolkit

1、下载CUDA Toolkit

访问NVIDIA官方网站，下载对应版本的CUDA Toolkit，下载完成后，将其保存到指定目录。

2、安装CUDA Toolkit

在终端中，切换到CUDA Toolkit的保存目录，运行以下命令：

sudo sh cuda_<version>.run

其中<version> 为你下载的CUDA Toolkit版本，安装过程中，根据提示选择合适的选项。

3、配置环境变量

安装完成后，需要在bashrc文件中添加以下环境变量：

export PATH=/usr/local/cuda-<version>/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-<version>/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

其中<version> 为你安装的CUDA Toolkit版本，重启终端或运行source ~/.bashrc 命令使环境变量生效。

安装cuDNN

1、下载cuDNN

访问NVIDIA官方网站，下载对应版本的cuDNN，下载完成后，将其保存到指定目录。

2、安装cuDNN

将下载的cuDNN文件解压到/usr/include 和/usr/lib/x86_64-linux-gnu 目录下，具体命令如下：

sudo cp -r cuda/include/cudnn_version.h /usr/include
sudo cp -r cuda/lib64/libcudnn* /usr/lib/x86_64-linux-gnu

3、配置环境变量

在bashrc文件中添加以下环境变量：

export CUDNN_HOME=/usr/include
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/x86_64-linux-gnu:$LD_LIBRARY_PATH

重启终端或运行source ~/.bashrc 命令使环境变量生效。

测试GPU计算环境

1、编写测试程序

创建一个名为test_gpu.cu 的CUDA程序，内容如下：

#include <stdio.h>
#include <cuda_runtime.h>
__global__ void add(int a, int b, int *c) {
    *c = a + b;
}
int main() {
    int c;
    int *dev_c;
    cudaMalloc((void**)&dev_c, sizeof(int));
    add<<<1, 1>>>(2, 7, dev_c);
    cudaMemcpy(&c, dev_c, sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);
    printf("Result: %d
", c);
    cudaFree(dev_c);
    return 0;
}

2、编译测试程序

在终端中，运行以下命令编译测试程序：

nvcc test_gpu.cu -o test_gpu

3、运行测试程序

在终端中，运行以下命令运行测试程序：

./test_gpu

如果输出结果为Result: 9，则表示GPU计算环境配置成功。

本文详细介绍了如何在Ubuntu系统中配置GPU计算环境，包括安装NVIDIA驱动、CUDA Toolkit和cuDNN等，通过掌握这些配置方法，用户可以充分利用GPU的计算能力，提高计算效率。

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