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[Linux操作系统]Ubuntu系统中GPU计算配置详解与实践|ubuntu查看gpu型号,Ubuntu GPU 计算配置,Ubuntu系统中GPU计算配置指南,从查看GPU型号到实践操作全解析

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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:

  1. 准备工作
  2. 安装NVIDIA驱动
  3. 安装CUDA工具包
  4. 安装相关库和框架
  5. 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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