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Linux系統(tǒng)安裝CUDA教程(在linux中cuda怎么安裝)

CUDA是英偉達(dá)公司推出的一種并行計算平臺和編程模型，用于在GPU上進(jìn)行并行計算，可以大幅提升計算效率和性能。Linux系統(tǒng)作為一個穩(wěn)定、高效的操作系統(tǒng)，也經(jīng)常用于科學(xué)計算和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，在進(jìn)行這些領(lǐng)域的工作時需要安裝CUDA來支持GPU加速計算。本文將詳細(xì)介紹在Linux系統(tǒng)上安裝CUDA的方法。

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一、環(huán)境準(zhǔn)備

在安裝CUDA之前，需要確定自己的Linux系統(tǒng)版本和GPU型號。CUDA支持的Linux發(fā)行版有Ubuntu、Red Hat Enterprise Linux、CentOS等。此外，還需要確保自己的GPU型號支持CUDA，具體可以在英偉達(dá)公司官網(wǎng)的CUDA支持列表中查看。

在安裝CUDA之前，還需要下載相應(yīng)版本的CUDA installer?？梢栽谟ミ_(dá)公司官網(wǎng)的CUDA下載頁面中下載，根據(jù)自己的系統(tǒng)和GPU選擇相應(yīng)版本的CUDA installer。在下載頁面中，還可以找到CUDA的安裝指南和CUDA Toolkit Release Notes等相關(guān)文檔，可以對安裝過程和工具包有更詳細(xì)的了解和掌握。

二、安裝步驟

1. 卸載舊版本CUDA和GPU驅(qū)動

在安裝新版本CUDA之前，需要先卸載舊版本的CUDA和GPU驅(qū)動?？梢允褂靡韵旅钚遁d：

$ sudo /usr/local/cuda-X.Y/bin/uninstall_cuda_X.Y.pl # X.Y是原版本號

其中，X.Y是被卸載的CUDA版本號，可以使用以下命令查看當(dāng)前安裝的CUDA版本：

$ nvcc -V

同時，也需要卸載舊版本的GPU驅(qū)動。可以使用以下命令卸載：

$ sudo apt-get –purge remove “nvidia-*”

2. 安裝依賴庫和CUDA Toolkit

安裝CUDA之前，需要安裝一些依賴庫和CUDA Toolkit?？梢允褂靡韵旅畎惭b依賴庫：

$ sudo apt-get update

$ sudo apt-get install build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev

$ sudo apt-get install libgstreamer-plugins-base1.0-dev libgstreamer1.0-dev

$ sudo apt-get install zlib1g-dev libeigen3-dev libglew-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev gfortran

$ sudo apt-get install liblapacke-dev libopenblas-dev libatlas-base-dev libblas-dev liblapack-dev libmetis-dev libboost-all-dev

這里以Ubuntu為例。其他發(fā)行版的安裝方法可能會有一些差異，請根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行安裝。

安裝依賴庫之后，可以安裝CUDA Toolkit。可以使用以下命令安裝CUDA Toolkit：

$ sudo sh cuda_X.Y.Z_linux.run # X.Y.Z是CUDA版本號

其中，cuda_X.Y.Z_linux.run是剛剛下載的CUDA installer。

在安裝CUDA Toolkit時，會出現(xiàn)以下幾個選擇：

– Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 x.x.x？（是否安裝NVIDIA顯示卡驅(qū)動）

– CUDA 11.x Toolkit（是否安裝CUDA Toolkit）

– CUDA 11.x Samples（是否安裝CUDA示例代碼）

– Install CUDA 11.x

在這里選擇安裝NVIDIA顯示卡驅(qū)動和CUDA Toolkit，并選擇“Install CUDA 11.x”即可。

安裝完成后，需要將CUDA的動態(tài)庫路徑添加到系統(tǒng)環(huán)境變量中，可以使用以下命令：

$ echo “export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH” >> ~/.bashrc

$ source ~/.bashrc

這樣就完成了CUDA的安裝?？梢允褂靡韵旅铗?yàn)證是否安裝成功：

$ nvidia-i

$ nvcc -V

3. 配置開發(fā)環(huán)境

在進(jìn)行CUDA開發(fā)前，需要配置一些開發(fā)環(huán)境。首先需要編寫一個最簡單的CUDA程序，檢查開發(fā)環(huán)境是否已經(jīng)安裝好。可以使用以下代碼：

#include

__global__ void helloCUDA() {

printf(“Hello CUDA world\n”);

}

int mn() {

helloCUDA>>();

cudaDeviceReset();

return 0;

}

保存為helloworld.cu，然后使用以下命令進(jìn)行編譯：

$ nvcc helloworld.cu -o helloworld

可以運(yùn)行以下命令，驗(yàn)證CUDA程序是否可以正常運(yùn)行：

$ ./helloworld

如果輸出了“Hello CUDA world”，則說明CUDA環(huán)境已經(jīng)安裝成功。

接下來，需要安裝另外一些開發(fā)環(huán)境?？梢允褂靡韵旅畎惭b：

$ sudo apt-get install gdb valgrind kcachegrind

其中，gdb是GNU Project Debugger，是一個調(diào)試工具；valgrind是一個內(nèi)存調(diào)試工具；kcachegrind是一個代碼分析工具。這些工具將有助于開發(fā)CUDA應(yīng)用程序。

三、結(jié)語

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安裝在遠(yuǎn)程服務(wù)器上，先根據(jù)你顯卡的型號（服務(wù)器）去下載族盯橘相關(guān)的驅(qū)動安裝好，安裝過的就不用了，然后去下載則寬CUDA，最兆團(tuán)新版是5.0，這些都可以在英偉達(dá)的官網(wǎng)上下到的。