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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:
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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