下的cuda安装教程CUDA installation tutorial on Linux (cuda是什么 linux)

在深度学习、计算机视觉和自然语言处理等领域中，CUDA 是一种广泛使用的并行计算平台和编程模型。对于想要在 Linux 系统上使用 CUDA 进行开发和运行深度学习模型的学生和研究人员来说，安装 CUDA 环境是一个必经的步骤。本文将介绍在 Linux 系统下安装 CUDA 的详细步骤和注意事项，希望能帮助读者成功地搭建 CUDA 环境。

一、检查系统是否支持 CUDA

在安装 CUDA 之前，必须先确保系统符合 CUDA 的要求。具体来说，要求系统满足以下条件：

– NVIDIA 显卡，建议是 GeForce GTX 或 Tesla；

– 安装了适当的显示驱动程序，并支持 CUDA；

– 支持的 Linux 发行版，包括 Ubuntu、Debian、Fedora、openSUSE 和 CentOS。

可以通过运行以下命令来检查显卡是否可以用于 CUDA：

“`

lspci | grep -i nvidia

“`

如果能够输出类似于以下信息，则显卡支持 CUDA。

“`

01:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation G80 [GeForce 8800 GTS] (rev a2)

“`

二、下载 CUDA 工具包

当前稳定版本的 CUDA 工具包可以从 NVIDIA 官网下载。下载链接为 https://developer.nvidi/cuda-downloads 。选择适合自己系统的发布版本即可。

三、关闭图形界面并安装运行环境

在安装 CUDA 工具包之前，建议关闭图形界面，确保安装过程中没有其它程序的干扰。可以通过以下命令关闭图形界面：

“`

sudo systemctl stop lightdm.service

“`

停止并禁用图形界面也是一种选择：

“`

sudo systemctl stop lightdm.service

sudo systemctl disable lightdm.service

“`

需要注意的是，禁用图形界面之后，将无法登录到 GUI 桌面，系统只能通过命令行接口运行。

在关闭图形界面之后，需要安装 NVIDIA 显卡驱动程序、CUDA 运行环境和 CUDA 工具包。可以通过以下命令安装：

“`

sudo apt-get install gcc g++ make

sudo apt-get install freeglut3-dev libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libglu1-mesa libglu1-mesa-dev

sudo sh cuda-x.x.x.x.run

“`

其中 `cuda-x.x.x.x.run` 是下载的 CUDA 工具包的名称，根据实际情况进行替换。这个命令将会启动 CUDA 工具包安装程序。在安装过程中，需要输入许可协议、选择安装目录，并选择是否安装 NVIDIA 显卡驱动程序。

需要注意的是，在安装期间，CUDA 安装程序将询问是否安装显卡驱动程序。如果系统中已经安装了适当的 NVIDIA 显卡驱动程序，则应选择不安装。否则，CUDA 安装程序将自动安装基于 NVIDIA 显卡的驱动程序。

四、配置环境变量

安装 CUDA 后，需要将其添加到系统环境变量中，以便在使用 CUDA 编译器和库时不需要手动指定路径。可以通过编辑 `.bashrc` 文件来实现。打开命令行终端，输入以下命令：

“`

nano ~/.bashrc

“`

将以下两行代码添加至文件的末尾：

“`

export PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin:$PATH

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

“`

其中 `CUDA 10.2` 是根据实际安装版本进行更改的。

保存并退出文件后，运行以下命令以使之生效：

“`

source ~/.bashrc

“`

五、测试 CUDA 安装

安装完毕后，可以使用以下命令测试 CUDA 是否成功安装：

“`

$ cd /usr/local/cuda-10.2/samples/1_Utilities/deviceQuery

$ sudo make

$ ./deviceQuery

“`

如果输出类似于以下的信息，则表明 CUDA 安装成功：

“`

CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)

Detected 1 CUDA Capable device(s)

Device 0: “Tesla K80”

CUDA Driver Version / Runtime Version 10.1 / 10.0

…

“`

六、

安装 CUDA 不仅能够更加高效地运行深度学习模型，而且还能提供更加简单易用的操作界面。不同的 Linux 发行版可能需要不同的安装步骤，但基本的安装流程都是一样的。掌握 CUDA 安装的基本知识，对于深入学习深度学习有很大提升。

相关问题拓展阅读：

• linux安装cuda一般在哪个目录下

linux安装cuda一般在哪个目录下

一般安装在usr/local/cuda

编译好的是什么类型的程悔薯序？c？还是java还是别的？ 很多只能再命令桥前竖敏大行运行的文件必须在终端执行。 而且就算编译好了，编译好的可执行文件是没有可执行权限的。 需要手动添加才能运行～ 希望你说具体点更好有截图～

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