[Linux操作系统]Ubuntu 系统下 CUDA 的安装与配置详解|ubuntu下cuda安装,Ubuntu CUDA 安装，Ubuntu系统下CUDA安装与配置全攻略，手把手教学指南,Linux操作系统,云主机博士

[Linux操作系统]Ubuntu 系统下 CUDA 的安装与配置详解|ubuntu下cuda安装,Ubuntu CUDA 安装，Ubuntu系统下CUDA安装与配置全攻略，手把手教学指南

[AI-人工智能]免翻墙的AI利器：樱桃茶·智域GPT，让你轻松使用ChatGPT和Midjourney - 免费AIGC工具 - 拼车/合租账号八折优惠码: AIGCJOEDISCOUNT2024

[AI-人工智能]银河录像局: 国内可靠的AI工具与流媒体的合租平台高效省钱、现号秒发、翻车赔偿、无限续费|95折优惠码: AIGCJOE

[AI-人工智能]免梯免翻墙-ChatGPT拼车站月卡 | 可用GPT4/GPT4o/o1-preview | 会话隔离 | 全网最低价独享体验ChatGPT/Claude会员服务

[AI-人工智能]边界AICHAT - 超级永久终身会员激活史诗级神器，口碑炸裂！300万人都在用的AI平台

本文详细介绍了在Ubuntu操作系统下安装与配置CUDA的方法。内容涵盖从CUDA安装包的下载、安装，到环境变量的配置等步骤，为用户提供了清晰的安装指南，助力顺利在Ubuntu系统中使用CUDA进行高性能计算。

本文目录导读：

安装前准备
安装 CUDA
安装示例程序

随着人工智能和深度学习技术的快速发展，NVIDIA 的 CUDA 技术已成为许多研究人员和开发者的首选工具，本文将详细介绍如何在 Ubuntu 系统下安装和配置 CUDA，帮助您顺利搭建 CUDA 开发环境。

安装前准备

1、确认操作系统版本：CUDA 支持的 Ubuntu 版本包括 18.04、20.04 和 22.04，请确保您的系统版本在支持范围内。

2、确认显卡驱动：安装 CUDA 之前，需要确保已安装适合您显卡的 NVIDIA 驱动程序，您可以通过以下命令检查显卡驱动版本：

   nvidia-smi

如果驱动版本低于 CUDA 支持的最小版本，请先升级显卡驱动。

3、准备安装包：从 NVIDIA 官方网站下载适合您系统版本的 CUDA 安装包，下载地址为：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

安装 CUDA

1、解压安装包：将下载的 CUDA 安装包解压到指定目录，例如/home/username/cuda。

2、安装 CUDA：打开终端，切换到 CUDA 安装目录，执行以下命令：

   sudo ./cuda.run

按照提示，选择自定义安装，选择需要安装的 CUDA 版本和组件。

3、配置环境变量：安装完成后，需要配置环境变量，打开终端，编辑/etc/profile 文件，添加以下内容：

   export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
   export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

保存文件，重新加载环境变量：

   source /etc/profile

4、验证安装：执行以下命令，查看 CUDA 版本信息：

   nvcc --version

如果返回正确版本信息，表示 CUDA 安装成功。

三、安装 CUDA Toolkit 和 cuDNN

1、下载 CUDA Toolkit 和 cuDNN：从 NVIDIA 官方网站下载 CUDA Toolkit 和 cuDNN，下载地址分别为：

- CUDA Toolkit：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit

- cuDNN：https://developer.nvidia.com/cudnn

2、安装 CUDA Toolkit：解压下载的 CUDA Toolkit 安装包，切换到安装目录，执行以下命令：

   sudo ./cuda-toolkit.run

按照提示进行安装。

3、安装 cuDNN：解压下载的 cuDNN 安装包，切换到安装目录，执行以下命令：

   sudo ./cudnn_version.cu

按照提示进行安装。

安装示例程序

1、下载 CUDA 示例程序：从 NVIDIA 官方网站下载 CUDA 示例程序，下载地址为：https://developer.nvidia.com/cuda-samples

2、编译示例程序：解压下载的示例程序，切换到示例程序目录，执行以下命令：

   make

3、运行示例程序：切换到示例程序的可执行文件目录，执行以下命令：

   ./vectorAdd

如果程序运行正常，表示 CUDA 开发环境搭建成功。

本文详细介绍了在 Ubuntu 系统下安装和配置 CUDA 的过程，包括安装前准备、安装 CUDA、安装 CUDA Toolkit 和 cuDNN，以及安装示例程序，通过本文的指导，您应该能够顺利搭建 CUDA 开发环境，开始进行 CUDA 编程。

关键词：Ubuntu, CUDA, 安装, 配置, 显卡驱动, 安装包, 环境变量, 验证, Toolkit, cuDNN, 示例程序, 编译, 运行, 开发环境, 深度学习, 人工智能, NVIDIA, GPU, 加速, 编程, Linux, 操作系统, 安装指南, 教程, 步骤, 方法, 问题解决, 技巧, 注意事项, 系统要求, 驱动程序, 安装路径, 软件版本, 硬件兼容性, 性能优化, 开发工具, 编程语言, 算法, 应用场景, 实践案例, 学习资料, 常见问题, 答疑解惑, 网络资源, 开源社区, 技术支持, 更新维护, 软件更新, 系统升级, 硬件升级, 跨平台, 虚拟机, 容器, 云计算, 并行计算, 高性能计算, 计算机视觉, 自然语言处理, 机器学习, 数据挖掘, 数据分析, 人工智能应用, 人工智能开发, 人工智能技术, 人工智能编程, 人工智能框架, 人工智能算法, 人工智能模型, 人工智能平台, 人工智能系统, 人工智能产品, 人工智能服务, 人工智能解决方案, 人工智能行业, 人工智能应用场景, 人工智能发展趋势, 人工智能未来, 人工智能助手, 人工智能编程语言, 人工智能编程工具, 人工智能编程框架, 人工智能编程技术, 人工智能编程实践, 人工智能编程案例, 人工智能编程教程, 人工智能编程学习, 人工智能编程社区, 人工智能编程资源, 人工智能编程交流, 人工智能编程问答, 人工智能编程技巧, 人工智能编程经验, 人工智能编程优化, 人工智能编程调试, 人工智能编程问题, 人工智能编程解决方案, 人工智能编程工具箱, 人工智能编程开发包, 人工智能编程插件, 人工智能编程库, 人工智能编程框架比较, 人工智能编程框架选择, 人工智能编程框架应用, 人工智能编程框架实战, 人工智能编程框架教程, 人工智能编程框架学习, 人工智能编程框架资源, 人工智能编程框架交流, 人工智能编程框架问答, 人工智能编程框架技巧, 人工智能编程框架经验, 人工智能编程框架优化, 人工智能编程框架调试, 人工智能编程框架问题, 人工智能编程框架解决方案