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本文详细介绍了在Ubuntu操作系统下安装与配置CUDA环境的方法。通过逐步指导，用户可以顺利安装CUDA工具包，为深度学习、科学计算等应用提供高性能的GPU加速支持。
本文目录导读：
随着人工智能和深度学习的不断发展，NVIDIA的CUDA技术在科学计算和图形处理领域扮演着越来越重要的角色，本文将详细介绍如何在Ubuntu系统下安装和配置CUDA，帮助读者顺利搭建CUDA开发环境。
安装前的准备工作
1、确认操作系统版本：CUDA对操作系统的版本有要求，请确保您的Ubuntu系统版本为18.04或20.04。
2、检查显卡驱动：CUDA需要与NVIDIA显卡驱动配合使用，请确保您的显卡驱动版本与CUDA版本兼容。
3、安装依赖库：在安装CUDA之前，需要安装一些依赖库，命令如下：
sudo apt-get update sudo apt-get install build-essential sudo apt-get install libssl-dev sudo apt-get install libusb-1.0-0-dev
安装CUDA Toolkit
1、下载CUDA Toolkit：访问NVIDIA官方网站，选择适用于Ubuntu的CUDA Toolkit版本进行下载。
2、安装CUDA Toolkit：下载完成后，执行以下命令解压安装包：
tar -zxvf cuda_XX.XX.XX_linux.run
然后运行以下命令安装CUDA Toolkit：
sudo ./cuda_XX.XX.XX_linux.run
在安装过程中，根据提示选择是否安装NVIDIA驱动、是否同意许可协议等。
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-XX.XX/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-XX.XX/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
然后执行source ~/.bashrc命令使环境变量生效。
安装CUDA Sample
1、下载CUDA Sample：访问NVIDIA官方网站，选择CUDA Sample进行下载。
2、编译CUDA Sample：解压下载的CUDA Sample后，进入sample目录，执行以下命令：
make
3、运行CUDA Sample：编译完成后，进入bin/x64_64/linux/release目录，运行以下命令：
./vectorAdd
如果程序运行正常，说明CUDA安装成功。
常见问题及解决方法
1、安装过程中提示“找不到NVIDIA驱动”：
解决方法：请检查显卡驱动是否安装正确，可以使用nvidia-sMi命令查看驱动版本。
2、编译CUDA Sample时提示“找不到CUDA库”：
解决方法：请检查CUDA Toolkit是否安装正确，确认环境变量是否配置正确。
3、运行CUDA Sample时提示“无法加载共享库”：
解决方法：请检查CUDA库的路径是否添加到LD_LIBRARY_PATH环境变量中。
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