[Linux操作系统]Ubuntu 系统下 CUDA 的安装与配置指南|ubuntu下cuda安装,Ubuntu CUDA 安装，Ubuntu系统下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

本文介绍了在Ubuntu系统下如何安装与配置CUDA。指南详细说明了安装CUDA Toolkit和CUDA Driver的步骤，包括环境准备、下载安装包、安装过程以及后续的配置工作，旨在帮助用户顺利地在Ubuntu系统中集成CUDA功能。

本文目录导读：

1. 准备工作
2. 安装 NVIDIA 驱动
4. 验证安装
5. 常见问题

随着深度学习、科学计算等领域的快速发展，NVIDIA 的 CUDA 技术已经成为许多开发者的重要工具，CUDA 允许开发者利用 NVIDIA GPU 的强大计算能力，进行高性能的并行计算，本文将详细介绍如何在 Ubuntu 系统下安装和配置 CUDA。

准备工作

在开始安装 CUDA 之前，请确保您的系统满足以下要求：

- 操作系统：Ubuntu 18.04、20.04 或更高版本

- NVIDIA GPU：支持 CUDA 的 NVIDIA GPU（请参考 NVIDIA 官方文档确认）

- NVIDIA 驱动：安装与 CUDA 版本兼容的 NVIDIA 驱动程序

安装 NVIDIA 驱动

CUDA 需要与 NVIDIA 驱动程序协同工作，因此首先需要确保安装了正确的驱动。

1、打开终端，输入以下命令查看当前安装的 NVIDIA 驱动版本：

   nvidia-smi

2、如果驱动版本不符合 CUDA 的要求，可以访问 NVIDIA 官方网站下载最新版本的驱动程序。

3、下载完成后，使用以下命令安装驱动：

   sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-<version>.run

其中<version> 是下载的驱动版本号。

4、安装完成后，重新启动计算机。

3. 下载和安装 CUDA Toolkit

1、访问 NVIDIA 官方网站，下载适用于 Ubuntu 的 CUDA Toolkit。

2、下载完成后，解压缩 CUDA Toolkit 压缩包：

   tar -zxvf cuda_<version>.run

其中<version> 是下载的 CUDA Toolkit 版本号。

3、打开终端，切换到解压缩后的目录，并运行安装脚本：

   sudo ./cuda_<version>.run

4、在安装过程中，根据提示选择合适的安装选项，建议选择“自定义安装”，以便选择安装路径。

5、安装完成后，将 CUDA 的路径添加到系统环境变量中，编辑/etc/profile 文件，在文件末尾添加以下内容：

   export PATH=/usr/local/cuda-<version>/bin:$PATH
   export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-<version>/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

其中<version> 是安装的 CUDA Toolkit 版本号。

6、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 /etc/profile

验证安装

安装完成后，可以通过运行一个简单的 CUDA 程序来验证安装是否成功。

1、创建一个名为hello_cuda.cu 的文件，并输入以下代码：

   #include <stdio.h>
   
   __global__ void hello_from_gpu() {
       printf("Hello from GPU!
");
   }
   
   int main() {
       hello_from_gpu<<<1, 1>>>();
       cudaDeviceSynchronize();
       return 0;
   }

2、使用以下命令编译代码：

   nvcc hello_cuda.cu -o hello_cuda

3、运行编译后的程序：

   ./hello_cuda

如果程序输出 "Hello from GPU!"，则表示 CUDA 安装成功。

常见问题

问题： 安装 CUDA 时出现错误提示 "error: kernel version does not match CUDA version"。

解答： 确保安装的 NVIDIA 驱动版本与 CUDA Toolkit 版本兼容。

问题： 编译 CUDA 程序时出现 "nvcc command not found"。

解答： 检查 CUDA Toolkit 是否正确安装，并确保环境变量设置正确。

在 Ubuntu 系统下安装和配置 CUDA 并不复杂，只需按照上述步骤进行操作即可，通过利用 CUDA，开发者可以充分发挥 NVIDIA GPU 的并行计算能力，为各种计算密集型任务提供高效的支持。

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