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本文详细介绍了在Ubuntu 18.04系统中配置GPU计算的方法。首先讲解了如何查看GPU信息，接着深入探讨了GPU计算配置的步骤和实践，为用户提供了清晰的配置指南。
本文目录导读：
随着计算机技术的发展，GPU（图形处理器）在科学计算、深度学习、图像处理等领域发挥着越来越重要的作用，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，帮助读者更好地利用GPU资源。
GPU计算简介
GPU计算，即利用GPU进行通用计算，它可以将原本由CPU处理的计算任务分配给GPU进行，从而实现高性能计算，GPU具有高度并行的计算架构，能够同时处理大量数据，因此在某些计算任务中，GPU的计算性能远高于CPU。
安装NVIDIA显卡驱动
在进行GPU计算配置之前，首先需要确保安装了NVIDIA显卡驱动，以下是安装NVIDIA显卡驱动的步骤：
1、打开终端，输入以下命令更新系统：
```
sudo apt update
sudo apt upgrade
```
2、安装NVIDIA显卡驱动：
```
sudo ubuntu-drivers autoinstall
```
3、重启计算机，使驱动生效。
安装CUDA工具包
CUDA是NVIDIA推出的GPU计算平台，它提供了一套编程工具和库，使开发者能够利用GPU进行通用计算，以下是安装CUDA工具包的步骤：
1、打开终端，输入以下命令安装CUDA：
```
sudo apt install nvidia-cuda-toolkit
```
2、检查CUDA版本：
```
nvcc --version
```
安装cuDNN库
cuDNN是NVIDIA推出的一个用于深度学习的GPU加速库，它与CUDA配合使用，可以显著提高深度学习算法的运算速度，以下是安装cuDNN库的步骤：
1、下载cuDNN库，访问NVIDIA官方网站（https://developer.nvidia.com/cudnn）进行下载。
2、解压下载的cuDNN库，将其移动到CUDA目录下：
```
sudo cp -r cuda /usr/local
```
3、更新环境变量，打开终端，输入以下命令：
```
echo 'export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
```
安装深度学习框架
目前，许多深度学习框架都支持GPU加速，如TensorFlow、PyTorch等，以下是安装TensorFlow的步骤：
1、安装Python和pip：
```
sudo apt install python3-pip
```
2、安装TensorFlow：
```
pip3 install tensorflow-gpu
```
测试GPU计算性能
安装完相关软件后，我们可以通过运行一些测试程序来验证GPU计算性能，以下是一个简单的测试程序：
1、打开终端，输入以下命令：
```
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"
```
2、如果终端输出了计算结果，则表示GPU计算配置成功。
本文详细介绍了如何在Ubuntu系统中配置GPU计算，包括安装显卡驱动、CUDA工具包、cuDNN库以及深度学习框架，通过这些步骤，我们可以充分利用GPU资源，提高计算效率。
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