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本文详细介绍了在Ubuntu操作系统下安装与配置CUDA 8.0的方法，包括安装CUDA Toolkit、驱动程序以及相关依赖，旨在帮助用户在Ubuntu环境中顺利搭建CUDA开发环境。
本文目录导读：
在科学计算和深度学习领域，CUDA（Compute Unified Device Architecture）技术是NVIDIA公司推出的一项并行计算平台和编程模型，它允许开发者利用NVIDIA的GPU进行高性能计算，本文将详细介绍如何在Ubuntu系统上安装CUDA，以及如何进行相应的配置。
安装前的准备工作
1、检查系统版本：CUDA对操作系统版本有要求，建议使用Ubuntu 18.04或20.04版本。
2、安装NVIDIA驱动：CUDA需要与NVIDIA的GPU驱动一起工作，因此首先要确保安装了正确版本的NVIDIA驱动，可以通过以下命令检查驱动版本：
nvidia-smi
如果没有安装驱动或驱动版本不符合要求，需要先安装或更新驱动。
3、下载CUDA Toolkit：访问NVIDIA官方网站，根据需要选择CUDA Toolkit的版本进行下载。
安装CUDA Toolkit
1、解压下载的CUDA Toolkit压缩包：
tar -zxvf cuda_XX.XX.XX_linux.run
XX.XX.XX是CUDA Toolkit的版本号。
2、运行安装脚本：
sudo ./cuda_XX.XX.XX_linux.run
安装过程中，根据提示选择相应的选项，建议选择自定义安装，以便可以选择安装路径。
3、配置环境变量：安装完成后，需要配置环境变量，打开~/.bashrc文件，在文件的末尾添加以下内容：
export PATH=/usr/local/cuda-XX.XX/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-XX.XX/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
XX.XX是CUDA Toolkit的版本号，保存并关闭文件。
4、使环境变量生效：
source ~/.bashrc
验证CUDA安装
为了验证CUDA是否安装成功，可以运行以下命令：
nvcc --version
如果输出了CUDA编译器的版本信息，则表示安装成功。
安装CUDA Sample
CUDA Sample是NVIDIA提供的一系列示例程序，可以帮助开发者学习和使用CUDA，以下为安装CUDA Sample的步骤：
1、下载CUDA Sample压缩包并解压。
2、进入解压后的目录，执行以下命令：
sudo make
3、运行示例程序，
./vectorAdd
如果程序能够正常运行并输出结果，则表示CUDA Sample安装成功。
常见问题及解决方法
1、安装过程中出现“无法连接到NVIDIA服务器”的错误，可以尝试使用代理或更换网络连接。
2、安装完成后，运行nvcc命令提示“未找到命令”，请检查环境变量配置是否正确。
3、运行CUDA Sample时出现“无法加载共享库”的错误，请检查LD_LIBRARY_PATH环境变量是否包含CUDA库路径。
以下是50个中文相关关键词：
Ubuntu, CUDA, 安装, 配置, NVIDIA, GPU, 驱动, Toolkit, 解压, 安装脚本, 环境变量, 配置文件, 生效, 验证, 编译器, 版本信息, 示例程序, 学习, 使用, 问题, 解决方法, 服务器连接, 代理, 网络连接, 命令, 路径, 共享库, 运行, 输出, 结果, 安装过程, 自定义安装, 驱动版本, 官方网站, 压缩包, 运行脚本, bashrc, 添加, 保存, 关闭, 源命令, 样例, 编译, 执行, 错误提示, 环境配置, 库路径, 学习资源, 实践, 应用
本文标签属性：
Ubuntu：ubuntu进不了图形界面
CUDA安装：cuda安装 ubuntu
Ubuntu CUDA 安装：ubuntu20.04安装cuda10.0
