ubuntu18.04安装cuda10.0

安装 CUDA 10.0 在 Ubuntu 18.04 中需要几个步骤。

1. 下载 CUDA 安装文件：从 NVIDIA 的网站上下载最新的 CUDA 安装文件。

2. 关闭 X Server：在安装 CUDA 之前，需要关闭 X Server 以避免安装过程中出现问题。

3. 安装 CUDA：使用命令行工具安装 CUDA。在终端中输入“sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run”（文件名可能会有所不同，请根据实际情况进行更改）。

4. 配置环境变量：添加 CUDA 的 bin 和 lib64 目录到系统路径中。

5. 安装完成后，可以通过运行“nvidia-smi”来检查 NVIDIA 驱动是否正确安装。

注意：这只是一个大致的步骤，实际安装过程可能会有不同。建议查看 NVIDIA 的官方文档来获取更详细的安装指南。

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ubuntu18.04安装cuda-10.0

你可以按照以下步骤在Ubuntu 18.04上安装CUDA 10.0:

1. 首先，确保你的系统已经安装了适当的NVIDIA显卡驱动。你可以通过运行以下命令来检查驱动程序的安装情况：

   nvidia-smi

如果该命令返回有关NVIDIA显卡的信息，则说明驱动程序已经正确安装。

2. 下载CUDA Toolkit 10.0的安装包。你可以从NVIDIA的官方网站上下载安装包，或者通过命令行下载。在命令行中，使用以下命令下载安装包：

   wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/10.0/Prod/local_installers/cuda_10.0.130_410.48_linux

3. 安装CUDA Toolkit。运行以下命令来安装CUDA Toolkit 10.0：

   sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux

4. 在安装过程中，你将被要求接受许可协议并选择安装选项。按照提示进行操作。

5. 安装完成后，需要配置环境变量。打开终端并编辑`~/.bashrc`文件：

   nano ~/.bashrc

6. 在文件的末尾添加以下行，然后保存并关闭文件：

   export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin${PATH:+:${PATH}}
   export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

7. 执行以下命令来使环境变量生效：

   source ~/.bashrc

8. 最后，你可以验证CUDA的安装是否成功。运行以下命令：

   nvcc --version

如果返回CUDA版本信息，说明安装成功。

这样，你就成功在Ubuntu 18.04上安装了CUDA 10.0。希望对你有所帮助！如果有任何问题，请随时向我提问。

ubuntu18.04安装cuda

在Ubuntu 18.04上安装CUDA需要完成以下几个步骤：

第一步：安装NVIDIA显卡驱动程序。

在终端中输入以下命令来添加NVIDIA显卡驱动程序的PPA：

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa

然后更新包列表并安装最新的NVIDIA驱动程序：

sudo apt update
sudo apt install nvidia-driver-418

安装完成后，重启系统以使驱动程序生效。

第二步：下载并安装CUDA_TOOLKIT。

在终端中输入以下命令来下载CUDA_Toolkit。使用ctrl+alt+t打开终端。需要了解CUDA_TOOLKIT的版本和GPU的计算能力，可以在以下网址查看：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus。

cd ~/Downloads
wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/10.0/Prod/local_installers/cuda_10.0.130_410.48_linux

然后下载并安装CUDA_Toolkit：

sudo chmod +x cuda_10.0.130_410.48_linux.run
sudo ./cuda_10.0.130_410.48_linux.run –override

安装完成后，可能需要设置一些环境变量：

export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64:${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

如果您使用的是其他版本的CUDA_Toolkit，请相应调整上面的命令。

第三步：编写并编译CUDA程序。

安装CUDA_Toolkit后，可以使用nvcc命令来编写和编译CUDA程序。您可以使用以下命令来测试CUDA是否正确安装：

echo "__device__ int gcd(int a, int b) { return b == 0 ? a : gcd(b, a % b); } __global__ void saxpy(int n, float a, float *x, float *y) { int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; y[i] = a * x[i] + y[i]; } int main() { const int N = 1 << 20; float *x, *y, *d_x, *d_y; x = (float*)malloc(N*sizeof(float)); y = (float*)malloc(N*sizeof(float)); cudaMalloc(&d_x, N*sizeof(float)); cudaMalloc(&d_y, N*sizeof(float)); for (int i = 0; i < N; i++) { x[i] = 1.0f; y[i] = 2.0f; } cudaMemcpy(d_x, x, N*sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice); cudaMemcpy(d_y, y, N*sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice); saxpy<<<(N+255)/256, 256>>>(N, 2.0f, d_x, d_y); cudaMemcpy(y, d_y, N*sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost); cudaFree(d_x); cudaFree(d_y); free(x); free(y); return gcd((int)y[0], N); }" > test.cu

然后使用以下命令来编译和运行测试CUDA程序：

nvcc test.cu -o test
./test

如果运行结果为1，则表示CUDA已成功安装并配置。