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本文详细介绍了在Ubuntu系统下安装与配置CUDA的方法,以Ubuntu 20为例,逐步解析了安装CUDA Toolkit及相应驱动的过程,助力用户顺利实现GPU加速计算。
本文目录导读:
在现代计算机科学领域,GPU 加速计算已成为提升计算性能的重要手段,NVIDIA 的 CUDA 技术使得开发者能够充分利用 GPU 的强大并行处理能力,本文将详细介绍如何在 Ubuntu 系统下安装和配置 CUDA。
一、准备工作
在开始安装 CUDA 之前,请确保您的系统满足以下基本要求:
1、操作系统:Ubuntu 18.04、20.04 或更高版本。
2、NVIDIA GPU:支持 CUDA 的 NVIDIA 显卡。
3、驱动程序:安装与 CUDA 兼容的 NVIDIA 驱动程序。
二、安装 NVIDIA 驱动程序
1、关闭 Nouveau 驱动:
Nouveau 是 Linux 内核中的一个开源 NVIDIA 驱动程序,为了确保 CUDA 正常工作,需要将其禁用。
sudo bash -c "echo -e ' blacklist nouveau options nouveau modeset=0 ' >> /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf" sudo update-initramfs -u sudo reboot
2、添加 NVIDIA 仓库:
在终端中执行以下命令,添加 NVIDIA 的软件仓库:
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get update
3、安装驱动:
使用以下命令安装与您的 GPU 兼容的 NVIDIA 驱动程序:
sudo ubuntu-drivers autoinstall
4、验证安装:
安装完成后,重启计算机,并使用nvidia-sMi
命令检查驱动程序是否正常工作。
三、安装 CUDA Toolkit
1、下载 CUDA Toolkit:
访问 NVIDIA 官方网站,根据您的系统版本和需求下载相应的 CUDA Toolkit。
2、安装 CUDA Toolkit:
将下载的 CUDA Toolkit 文件解压,然后执行以下命令安装:
sudo ./cuda_XX.XX.XX_YYYYMMDD_linux.run
其中XX.XX.XX
是 CUDA Toolkit 的版本号,YYYYMMDD
是发布日期。
3、设置环境变量:
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.XX/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-XX.XX.XX/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
替换XX.XX.XX
为您的 CUDA Toolkit 版本号。
4、重启终端:
重新打开终端或执行source ~/.bashrc
命令,使环境变量生效。
四、安装 CUDA Samples
1、下载 CUDA Samples:
从 NVIDIA 官方网站下载 CUDA Samples。
2、编译 CUDA Samples:
解压下载的 CUDA Samples 文件,进入目录并执行以下命令编译:
make
3、运行示例程序:
编译成功后,进入bin/x64_$(arch)
目录,运行示例程序:
./vectorAdd
五、常见问题与解决方案
1、驱动程序问题:
如果安装驱动程序时遇到问题,可以尝试手动安装或更新内核。
2、环境变量设置错误:
如果环境变量设置错误,可能导致 CUDA 编译失败或运行错误,请仔细检查~/.bashrc
文件中的环境变量设置。
3、兼容性问题:
确保您的 GPU 和 CUDA Toolkit 版本相互兼容,如果遇到兼容性问题,可以考虑升级或降级 CUDA Toolkit。
在 Ubuntu 系统下安装和配置 CUDA 需要一定的耐心和技巧,通过本文的介绍,您应该能够顺利完成 CUDA 的安装和配置,掌握 CUDA 技术将为您的科学研究或开发工作带来更高的效率。
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本文标签属性:
Ubuntu CUDA:ubuntu cuda降级
安装配置:spark on yarn安装配置
Ubuntu CUDA 安装:ubuntu安装cuda10.2