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本文提供Ubuntu系统下GPU计算配置指南，涵盖如何指定GPU运行任务。详细步骤包括安装必要驱动、配置环境变量、选择合适计算框架等。旨在帮助用户高效利用GPU资源，提升计算性能。针对不同硬件及软件环境，提供个性化解决方案，确保稳定运行。适合对Linux及GPU计算有兴趣的用户参考。
本文目录导读：
随着人工智能和大数据处理的迅猛发展，GPU（图形处理单元）在计算领域的重要性日益凸显，特别是在科学计算、机器学习和深度学习等领域，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 系统下配置 GPU 计算环境，帮助读者顺利搭建高效的计算平台。
准备工作
1、硬件要求
GPU 显卡：NVIDIA 或 AMD 的显卡，推荐使用 NVIDIA，因为其 CUDA 平台在科学计算和深度学习领域应用广泛。
CPU 和内存：根据计算需求选择合适的 CPU 和足够大的内存。
2、软件环境
操作系统：Ubuntu 18.04 LTS 或更高版本。
驱动程序：NVIDIA 或 AMD 的显卡驱动。
安装显卡驱动
1、NVIDIA 显卡驱动安装
禁用 Nouveau 驱动：Nouveau 是 Ubuntu 默认的 NVIDIA 开源驱动，可能会与官方驱动冲突。
```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
```
添加 NVIDIA 软件源：
```bash
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt update
```
安装驱动：
```bash
sudo apt install nvidia-driver-450 # 根据实际情况选择驱动版本
sudo reboot
```
验证安装：
```bash
nvidia-smi
```
如果显示 GPU 信息，则表示驱动安装成功。
2、AMD 显卡驱动安装
添加 AMD 软件源：
```bash
sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-x-swat/updates
sudo apt update
```
安装驱动：
```bash
sudo apt install amdgpu-pro
sudo reboot
```
验证安装：
```bash
clinfo
```
如果显示 GPU 信息，则表示驱动安装成功。
安装 CUDA 工具包
CUDA 是 NVIDIA 提供的并行计算平台和编程模型，能够充分利用 GPU 的计算能力。
1、下载 CUDA 安装包：
访问 NVIDIA 官网下载适合 Ubuntu 版本的 CUDA 安装包。
2、安装 CUDA：
```bash
sudo dpkg -i cuda-repo-<version>_amd64.deb
sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub
sudo apt update
sudo apt install cuda
```
3、配置环境变量：
编辑.bashrc 文件：
```bash
sudo nano ~/.bashrc
```
添加以下内容：
```bash
export PATH=/usr/local/cuda-<version>/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-<version>/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
```
使配置生效：
```bash
source ~/.bashrc
```
4、验证安装：
```bash
nvcc --version
```
如果显示 CUDA 编译器版本信息，则表示安装成功。
安装 cuDNN
cuDNN 是 NVIDIA 提供的深度神经网络库，能够加速深度学习框架的计算。
1、下载 cuDNN：
访问 NVIDIA 官网下载适合 CUDA 版本的 cuDNN 安装包。
2、解压并安装：
```bash
tar -xzvf cudnn-<version>-linux-x64-v<version>.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn
```
3、验证安装：
```bash
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
```
如果显示 cuDNN 版本信息，则表示安装成功。
安装深度学习框架
以 TensorFlow 和 PyTorch 为例，介绍如何在 Ubuntu 下安装深度学习框架。
1、安装 TensorFlow
创建虚拟环境：
```bash
python3 -m venv tf-env
source tf-env/bin/activate
```
安装 TensorFlow：
```bash
pip install tensorflow-gpu
```
验证安装：
```python
import tensorflow as tf
print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))
```
2、安装 PyTorch
创建虚拟环境：
```bash
python3 -m venv pt-env
source pt-env/bin/activate
```
安装 PyTorch：
访问 PyTorch 官网，根据 CUDA 版本选择合适的安装命令，
```bash
pip install torch torchvision torchaudio
```
验证安装：
```python
import torch
print(torch.cuda.is_available())
```
优化 GPU 计算性能
1、调整 GPU 频率：
使用nvidia-smi 工具调整 GPU 的运行频率，以平衡性能和功耗。
2、内存管理：
合理分配和使用 GPU 内存，避免内存溢出。
3、多 GPU 并行计算：
利用 TensorFlow 和 PyTorch 的多 GPU 支持，提升计算效率。
常见问题及解决方案
1、驱动冲突：
确保 Nouveau 驱动被禁用，避免与 NVIDIA 官方驱动冲突。
2、CUDA 版本不兼容：
确保深度学习框架与 CUDA 版本兼容，必要时更新或回退版本。
3、内存不足：
增加系统内存或优化代码，减少内存占用。
通过本文的详细指导，相信读者已经能够在 Ubuntu 系统下成功配置 GPU 计算环境，无论是进行科学计算还是深度学习研究，一个高效稳定的 GPU 计算平台都将大大提升工作效率，希望本文能为您的计算任务提供有力支持。
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本文标签属性：
Ubuntu GPU 计算配置：ubuntu配置显卡
