引言

随着深度学习的快速发展，GPU加速成为了提高模型训练和推理速度的关键。NVIDIA的CUDA平台为深度学习提供了强大的计算能力。本文将详细介绍如何在Ubuntu 18系统上轻松安装和配置CUDA，为深度学习加速做好准备。

系统要求

在开始安装CUDA之前，请确保您的Ubuntu 18系统满足以下要求：

  • 操作系统：Ubuntu 18.04 LTS
  • CPU：64位处理器
  • GPU：支持CUDA的NVIDIA GPU
  • 存储空间：至少4GB的空闲空间

安装NVIDIA驱动程序

  1. 更新系统软件包：
   sudo apt update
   sudo apt upgrade
  1. 安装NVIDIA驱动程序：

您可以使用Ubuntu的包管理器安装NVIDIA驱动程序。运行以下命令：

   sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
   sudo apt update
   ubuntu-drivers devices

查看可用的NVIDIA驱动程序版本，并选择适合您的GPU型号的驱动程序。然后，安装驱动程序：

   sudo apt install nvidia-driver-<version>

其中<version>是您选择的驱动程序版本。

  1. 重启系统：

安装完驱动程序后，重启系统以使更改生效：

   sudo reboot

安装CUDA Toolkit

  1. 下载CUDA Toolkit：

访问NVIDIA的CUDA Toolkit下载页面（），选择适合您的系统架构和CUDA版本的安装包。

  1. 安装CUDA Toolkit：

解压下载的安装包，并运行安装脚本：

   cd cuda Toolkit version
   sudo ./cuda_<version>_linux.run

在安装过程中，按照提示选择安装路径和配置选项。建议将CUDA Toolkit安装到/usr/local/cuda目录。

  1. 配置环境变量：

打开您的~/.bashrc文件，并在文件末尾添加以下行：

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

然后，使修改生效：

   source ~/.bashrc

验证CUDA安装

  1. 检查CUDA版本：

在终端中运行以下命令，以验证CUDA是否已正确安装：

   nvcc --version

这将显示CUDA编译器的版本信息。

  1. 检查NVIDIA驱动程序：

运行以下命令，以检查NVIDIA驱动程序的版本信息：

   nvidia-smi

这将显示您的GPU信息，包括驱动程序版本。

总结

通过以上步骤，您已成功在Ubuntu 18系统上安装和配置了CUDA，现在可以开始利用GPU加速深度学习任务了。祝您在深度学习之旅中一切顺利！