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本文提供Ubuntu系统下GPU计算配置指南，涵盖指定GPU运行方法。详细步骤包括安装NVIDIA驱动、CUDA工具包及cuDNN库，配置环境变量，以及使用nvidia-smi工具分配GPU资源。通过这些配置，用户可充分利用GPU加速计算任务，提升Ubuntu系统在机器学习、深度学习等领域的性能表现。本文旨在帮助用户高效搭建GPU计算环境，优化计算资源使用。

本文目录导读：

准备工作
安装NVIDIA驱动
安装CUDA工具包
安装cuDNN
安装深度学习框架
优化与调试

随着人工智能和深度学习技术的迅猛发展，GPU（图形处理单元）在计算领域的重要性日益凸显，Ubuntu作为一款广受欢迎的Linux发行版，因其开源、稳定和强大的社区支持，成为了许多开发者进行GPU计算的首选平台，本文将详细介绍如何在Ubuntu系统下配置GPU计算环境，帮助读者高效利用GPU资源。

准备工作

1、系统要求：

- 操作系统：建议使用Ubuntu 20.04 LTS或更高版本。

- GPU：NVIDIA显卡（支持CUDA）。

2、硬件检查：

- 确认GPU型号：通过lspci | grep -i nvidia命令检查是否安装了NVIDIA显卡。

- 确认系统版本：通过lsb_release -a命令查看Ubuntu版本。

安装NVIDIA驱动

1、添加NVIDIA包存储库：

```bash

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

sudo apt update

```

2、安装NVIDIA驱动：

- 使用ubuntu-drivers autoinstall命令自动安装推荐的驱动：

```bash

sudo ubuntu-drivers autoinstall

sudo reboot

```

- 或者通过AdditiOnal Drivers工具手动选择并安装驱动。

3、验证驱动安装：

- 重启系统后，通过nvidia-smi命令查看GPU状态，确认驱动安装成功。

安装CUDA工具包

1、下载CUDA工具包：

- 访问NVIDIA官网下载适用于Ubuntu版本的CUDA工具包安装包。

2、安装CUDA：

- 使用以下命令安装CUDA工具包：

```bash

sudo dpkg -i cuda-repo-<version>_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CUDA安装：

- 通过nvcc --version命令查看CUDA编译器版本。

安装cuDNN

1、下载cuDNN：

- 访问NVIDIA官网下载与CUDA版本兼容的cuDNN库。

2、安装cuDNN：

- 解压下载的cuDNN包，并将文件复制到CUDA目录：

```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cuDNN安装：

- 通过以下命令检查cuDNN版本：

```bash

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

```

安装深度学习框架

1、安装PyTorch：

- 使用pip安装PyTorch（确保安装带CUDA支持的版本）：

```bash

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu<version>

```

2、安装TensorFlow：

- 使用pip安装TensorFlow（确保安装带GPU支持的版本）：

```bash

pip install tensorflow-gpu

```

3、验证框架安装：

- 通过运行简单的代码片段验证PyTorch和TensorFlow是否能够识别并使用GPU。

优化与调试

1、监控GPU使用情况：

- 使用nvidia-smi命令实时监控GPU的占用率和温度。

2、性能调优：

- 根据具体应用场景，调整GPU的内存使用和计算资源分配。

3、常见问题排查：

- 驱动与CUDA版本不兼容：确保驱动和CUDA版本匹配。

- 环境变量配置错误：检查.bashrc文件中的路径设置。

通过以上步骤，我们成功在Ubuntu系统下配置了GPU计算环境，无论是进行深度学习训练还是高性能计算，合理利用GPU资源都能显著提升计算效率，希望本文能为读者在GPU计算配置过程中提供有价值的参考。

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