CUDA 安装

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转载最新推荐文章于 2026-03-27 10:34:32 发布 1.5k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

CUDA环境变量的坑（冒号）一般的安装CUDA时，大家都会在~/.bashrc中添加如下内容 export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64 export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda 上述这个代码存在一个BUG，即在LD_LIBRARY_PATH不存在时，LD_LIBRARY_PATH会被赋值为":/usr/local/cuda/lib6 阅读详情

GPU高性能计算(1)－Ubuntu下CUDA安装

http://blog.sina.com.cn/s/blog_59cf67260100gc6d.html

(2009-12-18 18:40:02)

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标签：

ubuntu

gpu

cuda

gcc

lglut

分类：程序Linux电脑学习

一、你的电脑、显卡支持GPU运算吗？

1.确认你是不是有支持GPU运算的nvidia的显卡：

lspci |grep VGA

看你的nvidia显卡型号是不是在这个网页的列表中：

http://www.nvidia.cn/object/cuda_learn_products_cn.html

若是就OK了。

2.确认你的cpu是不是支持，目前CUDA开发环境2.3要求X86架构的cpu。

uname -m

输出结果是x86或x86_64的，都是支持的。

二、安装过程

三步：安装驱动、安装CUDA ToolKit、安装SDK。

下载这三个东西，请到

http://www.nvidia.com/object/cuda_get.html

（提前的步骤：这一步只因为目前CUDA 2.3还不支持gcc 4.4，而ubuntu9.10 默认安装的是gcc-4.4，我们把gcc 降为4.3。如果你不是9.10，可以省略。

cd /usr/bin

sudo rm gcc

sudo ln -s gcc-4.3 gcc

这是我看到的最简单而有效的办法，你也可以在遇到问题之后再做这一步，或者按照我文章末尾的链接中提到的方法去做。）

1. 安装CUDA驱动

切换到控制台：Ctrl+Alt+Fn (n不等于7)

关掉gdm: sudo /etc/init.d/gdm stop

卸载原来的驱动：nvidia-installer --uninstall

安装CUDA驱动：

cd [存放驱动安装文件的目录]

chmod +x cudadriver_2.3_linux_64_190.18.run

sudo ./cudadriver_2.3_linux_64_190.18.run

它可能会提示你gcc的版本不符，是否放弃，选择No，继续编译，应该不会有什么问题。

安装完之后你应该就可以用sudo gdm进入图形界面了。

2. 安装Cuda 的ToolKit

终端下：

cd [存放安装文件的目录]

chmod +x cudatoolkit_2.3_linux_64_ubuntu9.04.run（因为只有9.04的，所以就用9.04的吧）

sudo ./cudatoolkit_2.3_linux_64_ubuntu9.04.run

这个应该很简单，不会出什么问题。

按照它的提示，如果你没自己手动设置安装路径的话，它被安装到了/usr/local/cuda目录中，以后要卸载就直接删除目录就可以了。

不过别忘了按照它的提示，把两个环境变量执行一遍：

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

还有为了以后方便，把它们放到~/.bash_profile里。

注意：64位的机器把lib改为lib64！

3. 安装cuda 的SDK

终端下：

cd [存放安装文件的目录]

chmod +x cudasdk_2.3_linux.run

sudo ./cudasdk_2.3_linux.run

同样，它的提示很明确地告诉你，默认它被安装到了~/NVIDIA_GPU_Computing_SDK目录下，卸载只要把这个目录删掉就可以了。

（还可能遇到一个问题：

C/src/fluidsGL’
/usr/bin/ld: cannot find -lglut
collect2: ld returned 1 exit status
make[1]: *** [../../bin/linux/release/fluidsGL] Error 1

在新立得软件包管理器里把libglut3和libglut3-dev装上就好了。如果这样还不行，参考我文章末尾。）

三、最后，使用CUDA的例子，验证你是不是装好了CUDA。

终端下：

cd ~/NVIDIA_GPU_Computing_SDK/C

make

如果不出问题，在 ~/NVIDIA_GPU_Computing_SDK/C/bin/linux/release目录下就会有很多可执行文件了。 ~/NVIDIA_GPU_Computing_SDK/C

首先要做的是运行deviceQuery，如果你看到类似于下面的结果，看到我用绿色框标来的的“Test Passed”，就说明OK了。

（据官方文件说，在SELinux环境下，可能遇到对多用户设备访问的限制，这个在终端下输入setenforce 0。）

接下来，运行bandwidthTest ，以保证“CUDA cabable device”（不明白）能够正常通信。这也是看到“Test Passed”，就OK了。

接下来，你就可以运行那些好玩的例子了：

比如说：

particles模拟一个立方体里很多小球一起落下的。

fluidsGL模拟流体在外界扰动下的流动。

还有些fft变换、快速walsh变换、蒙特卡罗等。

Have Fun!

（ubuntu 9.10下安装cuda可能遇到的问题一个是：__signbit或__signbitf或__signbitl或__signbitd “cannot be declared weak”，另一个就是“/usr/bin/ld: cannot find -lglut”，对于前一个问题，你还可以参考这篇文章提到的另一个解决方法：

http://www.piotrkrzyzek.com/nvidia-cuda-sdk-gcc-4-4-problems-solved-in-kubuntu-jaunt-910-usrbinld-cannot-find-lglut-and-__signbit__signbitf__signbitl__signbitd-cannot-be-declared-weak/

另外，在nvidia cuda的论坛上，这两个方法都有讨论，不过是英文的。