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本文详述了在Ubuntu系统中配置GPU计算的方法与步骤。首先介绍了如何查看GPU型号，随后深入讲解了GPU计算环境的搭建，包括驱动安装、CUDA工具包配置以及相关库的安装，为用户提供了一套完整的GPU计算配置实践指南。

本文目录导读：

准备工作
安装NVIDIA驱动
安装CUDA工具包
安装相关库和框架
验证GPU计算配置

随着计算机技术的发展，GPU计算已成为许多科学研究和工程应用中不可或缺的一部分，Ubuntu作为一款优秀的开源操作系统，对于GPU计算的支持也非常强大，本文将详细介绍如何在Ubuntu系统中配置GPU计算，包括安装NVIDIA驱动、CUDA工具包以及相关的库和框架。

准备工作

1、确保系统版本：Ubuntu 18.04、20.04或更高版本。

2、确保计算机硬件支持NVIDIA GPU，并安装了NVIDIA显卡。

3、确保计算机连接到互联网。

安装NVIDIA驱动

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驱动：

   sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
   sudo apt update
   sudo apt install nvidia-driver-<版本号>

<版本号>为NVIDIA驱动的版本，可在官方网站查询。

3、重启计算机，确保驱动安装成功。

安装CUDA工具包

1、下载CUDA Toolkit安装包，地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downlOAds

2、打开终端，进入CUDA Toolkit安装包所在目录，运行以下命令：

   sudo sh cuda_<版本号>.run

<版本号>为CUDA Toolkit的版本。

3、按照提示，选择自定义安装，勾选需要安装的组件，点击“安装”。

4、安装完成后，设置环境变量：

   sudo nano ~/.bashrc

在文件末尾添加以下内容：

   export PATH=/usr/local/cuda-<版本号>/bin:$PATH
   export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-<版本号>/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

<版本号>为CUDA Toolkit的版本。

5、保存并退出编辑器，重新加载环境变量：

   source ~/.bashrc

安装相关库和框架

1、安装cuDNN库：

下载cuDNN安装包，地址：https://developer.nvidia.com/cudnn

解压安装包，进入目录，运行以下命令：

   sudo cp -r cuda/include/* /usr/local/cuda-<版本号>/include
   sudo cp -r cuda/lib/* /usr/local/cuda-<版本号>/lib64

<版本号>为CUDA Toolkit的版本。

2、安装TensorFlow：

   pip install tensorflow-gpu

3、安装PyTorch：

   pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch1.8.0+cu102.html

验证GPU计算配置

1、运行以下命令，查看GPU信息：

   nvidia-smi

2、运行以下命令，测试GPU计算性能：

   python -c "import torch; torch.cuda.is_available()"

如果返回True，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NVIDIA驱动、CUDA工具包以及相关的库和框架，通过这些步骤，用户可以充分利用GPU的计算能力，提高工作效率。

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