Linux安装CUDA


前言

笔者最近在做深度学习和感知方面的一个学习,需要用到CUDA 来加速,所以安装了CUDA ,在这里总结了一下。

一、CUDA 是什么

cuda是Compute Unified Device Architecture的缩写。中文叫统一计算架构。是为了让Nvidia GPU(可以通俗理解成显卡,但是与显卡有不同)可以完成通用计算任务的一种集成技术。我们通常可以使用的cuda框架有c,c++,fortran,python,java的,可以为数据大吞吐量的工作提供很好的加速功能。

二、步骤

1.先查看有没有安装CUDA 在终端输入命令

nvcc -V 
#或者
nvcc --version

2.若没有,查看有没有安装显卡驱动

Software&Updates --> Additional Drivers
#如下图

在这里插入图片描述

一般默认是底下那个open source,一般不用这个,改成一个带有recommend的,笔者这里是470


3.查看Driver对应的CUDA version

终端输入nvidia-smi,显示

笔者是CUDA 11.4

4.到cuda-toolki-archive,下载对应的cuda

笔者选择了cuda 11.4.4
在这里插入图片描述
选择了对应的属性之后,在终端依次输入蓝色框命令,即:

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.4.4/local_installers/cuda_11.4.4_470.82.01_linux.run
sudo sh cuda_11.4.4_470.82.01_linux.run

这时候因为前面步骤已经安装了Driver,这里会提示Existing package manager installation of the driver found. It is strongly recommended that you remove this before continuing.,我们选择continue即可,然后出现下面这样的界面,enter一下把Driver取消
在这里插入图片描述
安装过程结束后,显示下面界面

在这里插入图片描述

5.修改环境变量

vim ~/.bashrc

输入

export PATH=/usr/local/cuda-11.4/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.4/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
#其实这两句在步骤4安装完成后有说

接着source ~/.bashrc一下
最后再输入nvcc -V或者nvcc --version,显示

在这里插入图片描述
表示安装成功

总结

至此,系统下对应的CUDA 版本已经安装成功啦~

### CUDA 安装指南 Linux 操作系统 #### 准备工作 为了成功安装 CUDA,在开始之前需确认计算机满足最低硬件需求并已正确配置 NVIDIA 驱动程序。对于支持的架构,除了常见的 x86_64 外,还包括 ppc64le 及特定版本的 ARM 架构[^2]。 #### 获取安装文件 访问官方 NVIDIA 开发者网站获取最新版 CUDA Toolkit 的下载链接。选择适用于目标平台(即 Linux 发行版)的安装包形式,通常有.run 或.deb 文件可供选择[^1]。 #### 执行安装过程 一旦下载完成,通过终端执行所选类型的安装脚本。如果是 .deb 包,则可以利用 `dpkg` 命令来简化流程;而针对 .run 文件则需要赋予其可执行权限再运行。注意关闭任何正在使用的图形界面会话以防冲突发生。 ```bash sudo dpkg -i cuda-repo-<distro>_<version>_amd64.deb ``` 或者对于 `.run` 文件: ```bash chmod +x cuda_<version>_linux.run sudo ./cuda_<version>_linux.run ``` #### 设置环境变量 安装完成后,编辑用户的 shell profile 文件(如 ~/.bashrc),添加必要的路径到 PATH 和 LD_LIBRARY_PATH 中以便于后续开发工具链能够正常调用 CUDA 编译器 nvcc 等组件。 ```bash export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` #### 测试安装成果 最后一步是验证安装是否成功。可以通过编译并运行简单的 CUDA 示例项目来进行测试,确保一切按预期运作。
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