简单安装最新版本的CUDA和Nvidia驱动程序

📝Table of Contents:

1. 介绍CUDA和GPU加速 ✨
2. 检查是否具有NVIDIA GPU
3. 卸载现有的NVIDIA驱动程序
4. 安装最新的NVIDIA驱动程序
5. 检查驱动程序和CUDA版本
6. 下载并安装CUDA Toolkit
7. 配置环境变量
8. 安装KU DNN
9. 复制文件和更改权限
10. 验证安装是否成功及常见问题解答

介绍CUDA和GPU加速 ✨

在今天的教程中，我们将向大家演示如何轻松安装和配置最新版本的CUDA和GPU驱动程序，以便在使用tensorflow和其他深度学习库时能够充分利用GPU进行训练和推理。CUDA是一种并行计算平台和编程模型，它可以通过使用GPU的并行处理能力来加速计算任务。GPU加速可以显著提高神经网络训练的速度和性能。下面我们将逐步介绍安装和配置过程。

第1步：检查是否具有NVIDIA GPU 首先，我们需要确定您的计算机上是否安装了NVIDIA GPU。您可以通过输入命令"LS PCI | grep Nvidia"来检查。如果命令输出显示了您的GPU信息，则说明您的计算机已经具备了GPU加速的条件。

第2步：卸载现有的NVIDIA驱动程序 如果您的计算机已安装了旧的NVIDIA驱动程序，我们需要先将其卸载掉，以确保安装过程能够顺利进行。使用命令"sudo apt purge nvidia*"来卸载相关的驱动程序。

第3步：安装最新的NVIDIA驱动程序 接下来，我们需要添加一个软件源，以便Ubuntu能够获取最新的和首选的图形驱动程序。使用命令"sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa"添加软件源，然后使用命令"sudo apt-get update"来更新软件源，并最后使用命令"sudo apt install nvidia-driver-410"来安装最新的稳定NVIDIA驱动程序。

第4步：检查驱动程序和CUDA版本 安装完成后，我们需要确认正确的驱动程序版本和CUDA版本是否已经安装成功。使用命令"nvidia-smi"来查看已安装的驱动程序版本和CUDA版本。确保输出的驱动程序版本和CUDA版本与您预期的版本一致。

第5步：下载并安装CUDA Toolkit 前往developer.nvidia.com/cuda-downloads下载适用于您的操作系统和CUDA版本的CUDA Toolkit安装程序。选择下载并安装与您的操作系统和CUDA版本相对应的运行文件。下载完成后，运行安装程序，并按照提示完成安装过程。

第6步：配置环境变量 安装完成后，我们需要配置环境变量，以便能够正常使用CUDA Toolkit。打开您的.bashrc文件，并添加以下几行代码：

export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64\
                         ${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-10.1

保存文件后，运行命令"source ~/.bashrc"使更改生效。

第7步：安装KU DNN KU DNN是一个用于深度学习任务的高性能GPU加速库。您可以在developer.nvidia.com/cudnn下载适用于您的CUDA版本的KU DNN库。下载并解压文件后，使用命令"sudo cp -P cuda/include/cudnn.h /usr/include"将头文件复制到系统目录中。然后，使用命令"sudo cp -P cuda/lib64/libcudnn* /usr/lib/x86_64-linux-gnu/"将动态链接库文件复制到系统目录中。

第8步：复制文件和更改权限 为了让所有用户都能够访问KU DNN文件，我们需要复制文件并更改权限。使用命令"sudo chmod a+r /usr/include/cudnn.h"更改头文件的权限。然后，使用命令"sudo chmod a+r /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn*"更改动态链接库文件的权限。

第9步：验证安装是否成功及常见问题解答 现在，您已经完成了CUDA和GPU驱动程序的安装和配置，可以开始使用GPU加速进行深度学习任务了。为了验证安装是否成功，您可以运行一些CUDA和KU DNN的示例代码。如果您遇到了任何问题，请查看以下常见问题解答：

FAQ:

Q: 为什么安装CUDA和GPU驱动程序这么重要？ A: 安装CUDA和GPU驱动程序可以充分利用GPU的并行处理能力，加速深度学习任务的训练和推理速度。

Q: 我该如何确定我的计算机是否具备NVIDIA GPU？ A: 使用命令"LS PCI | grep Nvidia"来检查您的计算机是否有NVIDIA GPU。

Q: 我在安装过程中遇到了问题该怎么办？ A: 如果您遇到了任何问题，请参考官方文档或求助于相关技术论坛。

Q: 是否可以使用其他版本的CUDA和KU DNN？ A: 是的，您可以根据您的需求下载并安装适合您的版本。

Q: 这些步骤适用于哪些操作系统？ A: 这些步骤适用于Ubuntu 18.04操作系统，但也可以在其他支持CUDA和GPU驱动程序的操作系统上进行类似的配置。