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本文介绍了在Ubuntu系统下安装与配置CUDA的详细步骤，以Ubuntu 20为例，指导用户如何顺利安装CUDA工具包，涵盖安装前的环境准备、CUDA安装包的下载与安装，以及安装后的配置和验证过程。
本文目录导读：
在深度学习和科学计算领域，CUDA技术因其能够显著提升计算性能而受到广泛关注，本文将详细介绍如何在Ubuntu系统上安装和配置CUDA环境，帮助读者轻松上手。
安装前的准备
1、系统要求
确保你的Ubuntu系统版本为18.04或20.04，CUDA对系统版本有特定要求，这两个版本是目前最稳定且广泛支持的。
2、显卡驱动
在安装CUDA之前，需要确保显卡驱动已经安装且版本兼容，你可以通过NVIDIA官方驱动管理器进行安装或更新。
3、安装依赖
在安装CUDA之前，还需要安装一些依赖库，打开终端，输入以下命令：
sudo apt-get update sudo apt-get install build-essential
安装CUDA Toolkit
1、下载CUDA Toolkit
访问NVIDIA官方网站，根据你的系统版本和需求下载相应的CUDA Toolkit版本，这里以CUDA Toolkit 11.2为例。
2、安装CUDA Toolkit
下载完成后，打开终端，切换到下载文件的目录，运行以下命令：
sudo sh cuda_11.2.0_460.32.03_linux.run
安装过程中，根据提示选择是否安装NVIDIA驱动（如果你已经安装了兼容的驱动，可以选择不安装）。
3、配置环境变量
安装完成后，需要在bashrc文件中添加CUDA的环境变量，打开终端，输入以下命令：
sudo gedit ~/.bashrc
在文件末尾添加以下内容：
export PATH=/usr/local/cuda-11.2/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
保存并关闭文件，然后在终端中运行以下命令使环境变量生效：
source ~/.bashrc
验证CUDA安装
为了验证CUDA是否成功安装，可以在终端中运行以下命令：
nvcc --version
如果返回了CUDA编译器的版本信息，则表示CUDA安装成功。
常见问题与解决方法
1、显卡驱动不兼容
如果安装过程中提示显卡驱动不兼容，可以尝试更新或重新安装显卡驱动。
2、环境变量配置错误
如果运行CUDA程序时提示找不到CUDA库，请检查环境变量配置是否正确。
3、编译错误
在编译CUDA程序时，可能会遇到各种编译错误，可以参考NVIDIA官方文档或在网上搜索相关解决方案。
以下是50个中文相关关键词：
Ubuntu, CUDA, 安装, 配置, 系统要求, 显卡驱动, 依赖库, Toolkit, 下载, 安装命令, 环境变量, 验证, 编译器, 版本信息, 显卡, 驱动不兼容, 更新, 重新安装, 配置错误, 编译错误, 官方文档, 解决方案, 深度学习, 科学计算, 性能提升, 计算能力, 并行处理, GPU, 加速, 程序开发, 优化, 性能测试, 运行效率, 计算机视觉, 人工智能, 神经网络, 训练模型, 数据处理, 模型评估, 实时计算, 仿真, 模拟, 算法优化, 高性能计算, 计算机图形学, 虚拟现实
关键词之间用逗号分隔，无序号。
本文标签属性：
Ubuntu CUDA：ubuntu cuda12.2
安装配置指南：配置安装失败
Ubuntu CUDA 安装：ubuntu20.04安装cuda10.0
