Linux系统安装CUDA教程(在linux中cuda怎么安装)

CUDA是英伟达公司推出的一种并行计算平台和编程模型，用于在GPU上进行并行计算，可以大幅提升计算效率和性能。Linux系统作为一个稳定、高效的操作系统，也经常用于科学计算和机器学习领域，在进行这些领域的工作时需要安装CUDA来支持GPU加速计算。本文将详细介绍在Linux系统上安装CUDA的方法。

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一、环境准备

在安装CUDA之前，需要确定自己的Linux系统版本和GPU型号。CUDA支持的Linux发行版有Ubuntu、Red Hat Enterprise Linux、CentOS等。此外，还需要确保自己的GPU型号支持CUDA，具体可以在英伟达公司官网的CUDA支持列表中查看。

在安装CUDA之前，还需要下载相应版本的CUDA installer。可以在英伟达公司官网的CUDA下载页面中下载，根据自己的系统和GPU选择相应版本的CUDA installer。在下载页面中，还可以找到CUDA的安装指南和CUDA Toolkit Release Notes等相关文档，可以对安装过程和工具包有更详细的了解和掌握。

二、安装步骤

1. 卸载旧版本CUDA和GPU驱动

在安装新版本CUDA之前，需要先卸载旧版本的CUDA和GPU驱动。可以使用以下命令卸载：

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

其中，X.Y是被卸载的CUDA版本号，可以使用以下命令查看当前安装的CUDA版本：

$ nvcc -V

同时，也需要卸载旧版本的GPU驱动。可以使用以下命令卸载：

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

2. 安装依赖库和CUDA Toolkit

安装CUDA之前，需要安装一些依赖库和CUDA Toolkit。可以使用以下命令安装依赖库：

$ 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

这里以Ubuntu为例。其他发行版的安装方法可能会有一些差异，请根据实际情况进行安装。

安装依赖库之后，可以安装CUDA Toolkit。可以使用以下命令安装CUDA Toolkit：

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

其中，cuda_X.Y.Z_linux.run是刚刚下载的CUDA installer。

在安装CUDA Toolkit时，会出现以下几个选择：

– Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 x.x.x？（是否安装NVIDIA显示卡驱动）

– CUDA 11.x Toolkit（是否安装CUDA Toolkit）

– CUDA 11.x Samples（是否安装CUDA示例代码）

– Install CUDA 11.x

在这里选择安装NVIDIA显示卡驱动和CUDA Toolkit，并选择“Install CUDA 11.x”即可。

安装完成后，需要将CUDA的动态库路径添加到系统环境变量中，可以使用以下命令：

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

$ source ~/.bashrc

这样就完成了CUDA的安装。可以使用以下命令验证是否安装成功：

$ nvidia-i

$ nvcc -V

3. 配置开发环境

在进行CUDA开发前，需要配置一些开发环境。首先需要编写一个最简单的CUDA程序，检查开发环境是否已经安装好。可以使用以下代码：

#include

__global__ void helloCUDA() {

printf(“Hello CUDA world\n”);

}

int mn() {

helloCUDA>>();

cudaDeviceReset();

return 0;

}

保存为helloworld.cu，然后使用以下命令进行编译：

$ nvcc helloworld.cu -o helloworld

可以运行以下命令，验证CUDA程序是否可以正常运行：

$ ./helloworld

如果输出了“Hello CUDA world”，则说明CUDA环境已经安装成功。

接下来，需要安装另外一些开发环境。可以使用以下命令安装：

$ sudo apt-get install gdb valgrind kcachegrind

其中，gdb是GNU Project Debugger，是一个调试工具；valgrind是一个内存调试工具；kcachegrind是一个代码分析工具。这些工具将有助于开发CUDA应用程序。

三、结语

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安装在远程服务器上，先根据你显卡的型号（服务器）去下载族盯橘相关的驱动安装好，安装过的就不用了，然后去下载则宽CUDA，最兆团新版是5.0，这些都可以在英伟达的官网上下到的。