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本文介绍了在Ubuntu操作系统下如何配置GPU进行计算，并详细说明了如何查看GPU硬件信息。内容涵盖从检查GPU设备到安装相关驱动和CUDA工具包，为用户提供了全面的GPU计算配置指南。

本文目录导读：

选择合适的GPU硬件
安装Ubuntu操作系统
安装CUDA Toolkit
配置环境变量
安装CUDA示例程序
安装其他GPU计算相关软件

随着科技的不断发展，GPU计算已经成为许多科研和工程领域不可或缺的工具，Ubuntu作为一款优秀的开源操作系统，提供了强大的GPU计算支持，本文将为您详细介绍如何在Ubuntu下配置GPU计算环境。

选择合适的GPU硬件

在进行GPU计算配置之前，首先需要选择一款性能出色的GPU硬件，目前市场上主流的GPU品牌有NVIDIA、AMD等，对于GPU计算，NVIDIA的CUDA架构具有较好的兼容性和性能，因此推荐选择NVIDIA的GPU产品。

安装Ubuntu操作系统

在配置GPU计算环境之前，首先需要安装Ubuntu操作系统，以下是安装Ubuntu的简要步骤：

1、下载Ubuntu镜像文件。

2、制作启动U盘。

3、开启计算机，进入BIOS设置，将启动顺序调整为U盘启动。

4、按照提示进行安装。

安装CUDA Toolkit

CUDA Toolkit是NVIDIA提供的一套用于GPU计算的软件开发工具，包括编译器、库、示例代码等，以下是安装CUDA Toolkit的步骤：

1、访问NVIDIA官方网站，下载CUDA Toolkit安装包。

2、打开终端，切换到CUDA Toolkit安装包所在的目录。

3、运行安装命令，如：sudo ./cuda_XX.XX.XX_XXX.run（其中XX.XX.XX为版本号，XXX为操作系统版本）。

4、按照提示进行安装，安装过程中会询问是否安装NVIDIA驱动，选择“是”。

5、安装完成后，重启计算机。

配置环境变量

安装CUDA Toolkit后，需要配置环境变量，以便在终端中直接使用CUDA相关的命令，以下是配置环境变量的步骤：

1、打开终端，输入sudo gedit ~/.bashrc 命令，编辑.bashrc文件。

2、在文件的末尾添加以下内容：

export PATH=/usr/local/cuda-XX.XX.XX/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-XX.XX.XX/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

其中XX.XX.XX为CUDA Toolkit的版本号。

3、保存并关闭文件。

4、在终端中输入source ~/.bashrc 命令，使环境变量生效。

安装CUDA示例程序

为了验证CUDA环境是否配置成功，可以安装CUDA示例程序并进行编译，以下是安装CUDA示例程序的步骤：

1、打开终端，输入cd /usr/local/cuda-XX.XX.XX/samples 命令，切换到CUDA示例程序目录。

2、输入make 命令，开始编译示例程序。

3、编译完成后，进入1_Utilities/deviceQuery 目录，运行./deviceQuery 命令，查看GPU信息。

如果GPU信息显示正常，说明CUDA环境配置成功。

安装其他GPU计算相关软件

在Ubuntu下，还可以安装其他GPU计算相关软件，如：

1、cuDNN：NVIDIA提供的深度神经网络库。

2、TensorFlow：Google开源的深度学习框架，支持GPU加速。

3、PyTorch：Facebook开源的深度学习框架，支持GPU加速。

安装这些软件可以进一步拓展GPU计算的应用范围。

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