[Linux操作系统]Ubuntu 系统下 CUDA 的安装与配置详解|ubuntu20 cuda安装,Ubuntu CUDA 安装，Ubuntu 20.04下CUDA安装与配置全攻略，从入门到精通,Linux操作系统,云主机博士

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本文详细介绍了在Ubuntu系统下安装和配置CUDA的步骤。通过逐步指导，用户可以在Ubuntu 20系统中成功安装CUDA，从而利用其强大的并行计算能力。内容包括环境准备、CUDA安装包的下载、安装及配置，为开发者提供了便捷的CUDA开发环境。

本文目录导读：

安装前的准备工作
安装 NVIDIA 驱动
下载并安装 CUDA Toolkit
验证 CUDA 安装

在深度学习、科学计算等领域，CUDA 是一种由 NVIDIA 开发的高性能并行计算平台和编程模型，在 Ubuntu 系统上安装 CUDA，可以让开发者充分利用 NVIDIA GPU 的强大计算能力，本文将详细介绍在 Ubuntu 系统下安装 CUDA 的步骤，帮助您顺利完成配置。

安装前的准备工作

1、确认系统版本：CUDA 对系统版本有要求，请确保您的 Ubuntu 系统版本为 18.04 或以上。

2、更新系统软件包：在终端中执行以下命令，更新系统软件包：

   sudo apt update
   sudo apt upgrade

3、安装必要的依赖：执行以下命令，安装编译 CUDA 程序所需的依赖：

   sudo apt install build-essential
   sudo apt install cmake

安装 NVIDIA 驱动

1、添加 NVIDIA 仓库：在终端中执行以下命令，添加 NVIDIA 仓库：

   sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa

2、更新软件包：执行以下命令，更新软件包列表：

   sudo apt update

3、安装 NVIDIA 驱动：执行以下命令，安装与您的 GPU 兼容的 NVIDIA 驱动：

   sudo apt install nvidia-driver-<版本号>

其中<版本号> 是您 GPU 支持的 NVIDIA 驱动版本号。

4、重启计算机：安装完成后，重启计算机以使驱动生效。

下载并安装 CUDA Toolkit

1、访问 NVIDIA 官方网站，下载 CUDA Toolkit：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit

2、选择合适的版本，下载 CUDA Toolkit 的.run 文件。

3、在终端中执行以下命令，赋予.run 文件执行权限：

   chmod +x cuda_<版本号>.run

4、运行安装程序：在终端中执行以下命令，启动 CUDA Toolkit 的安装程序：

   sudo ./cuda_<版本号>.run

安装过程中，请按照提示选择合适的选项。

5、配置环境变量：安装完成后，在终端中执行以下命令，打开.bashrc 文件：

   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

其中<版本号> 是您安装的 CUDA Toolkit 版本号。

6、保存并退出.bashrc 文件，然后执行以下命令，使环境变量生效：

   source ~/.bashrc

验证 CUDA 安装

1、在终端中执行以下命令，编译一个简单的 CUDA 程序：

   nvcc --version

如果返回了 CUDA 编译器的版本信息，说明 CUDA 安装成功。

2、编写一个简单的 CUDA 程序，例如以下代码：

   #include <stdio.h>
   #include <cuda_runtime.h>
   __global__ void add(int a, int b, int c) {
       c[a] = a + b;
   }
   int main() {
       const int arraySize = 5;
       int a[arraySize] = {1, 2, 3, 4, 5};
       int b[arraySize] = {10, 20, 30, 40, 50};
       int c[arraySize] = {0};
       int *dev_a, *dev_b, *dev_c;
       cudaMalloc((void**)&dev_a, arraySize * sizeof(int));
       cudaMalloc((void**)&dev_b, arraySize * sizeof(int));
       cudaMalloc((void**)&dev_c, arraySize * sizeof(int));
       cudaMemcpy(dev_a, a, arraySize * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
       cudaMemcpy(dev_b, b, arraySize * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
       add<<<1, arraySize>>>(dev_a, dev_b, dev_c);
       cudaMemcpy(c, dev_c, arraySize * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);
       for (int i = 0; i < arraySize; i++) {
           printf("%d + %d = %d
", a[i], b[i], c[i]);
       }
       cudaFree(dev_a);
       cudaFree(dev_b);
       cudaFree(dev_c);
       return 0;
   }

3、编译并运行程序：

   nvcc -o add add.cu
   ./add

如果程序输出正确的结果，说明 CUDA 配置成功。

以下是为本文生成的 50 个中文相关关键词：

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