ubuntu系统安装cuda

回答: 在Ubuntu系统上安装CUDA，你可以按照以下步骤进行操作。首先，根据你的操作系统和CUDA版本选择正确的安装文件。通常情况下，你可以下载.run文件来进行安装。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Ubuntu16.04下安装cuda和cudnn的三种方法（亲测全部有效）](https://blog.csdn.net/wanzhen4330/article/details/81699769)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
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相关问题

ubuntu系统安装cuda镜像源

### Ubuntu 系统 CUDA 安装镜像源

对于Ubuntu系统而言，安装CUDA可以通过官方NVIDIA仓库或是国内加速镜像站来完成。使用国内镜像站点可以显著提高下载速度并减少网络不稳定带来的问题。

#### 使用阿里云镜像源安装CUDA
为了利用阿里云提供的CUDA镜像源，在终端输入如下命令：

sudo apt-key adv --fetch-keys http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/7fa2af80.pub
sudo bash -c 'echo "deb http://mirrors.aliyun.com/nvidia-cuda/ubuntu2004-x86_64 /" > /etc/apt/sources.list.d/cuda.list'

上述命令针对的是Ubuntu 20.04版本，如果使用的不是此版本，则需调整`ubuntu2004`部分为对应的发行版名称[^1]。

更新包列表并且安装CUDA工具包：

sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda

#### 清华大学TUNA镜像源方法
另一种选择是清华大学开源软件镜像站(TUNA)，同样能够提供快速稳定的访问体验。设置方式如下所示：

wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/nvidia-cuda-pin-600.key
sudo mv nvidia-cuda-pin-600.key /etc/apt/preferences.d/
sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/3bf863cc.pub
sudo bash -c 'echo "deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/nvidia-cuda/ubuntu2004-x86_64 /" > /etc/apt/sources.list.d/cuda-mirrors-tuna.list'

再次强调，这里的`ubuntu2004`应根据实际操作系统版本做相应修改[^2]。

完成以上操作后，继续执行更新和安装过程即可成功部署CUDA环境于Ubuntu之上。

ubuntu系统安装cuda可以不用gcc么

CUDA (Compute Unified Device Architecture) 是NVIDIA提供的一种并行计算平台和编程模型，它通常与GCC或Clang编译器一起使用来编译GPU加速的CUDA代码。虽然CUDA本身不需要系统级的GCC，但在Ubuntu上安装CUDA时，通常会依赖于系统上的C/C++编译器作为工具链的一部分。因此，在Ubuntu环境下，安装CUDA时可能需要预先安装GCC或其他兼容的编译器。

然而，如果你想避免使用默认的GCC版本并保持独立的gcc-5.0环境，可以按照以下步骤操作：

1. 安装gcc-5.0[^1]:

   sudo apt-get install gcc-5 g++-5

2. 禁用系统默认的GCC和g++:

   sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-5 50 --slave /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-5
   sudo update-alternatives --config gcc
   sudo update-alternatives --config g++

这样就可以独立地管理和使用gcc-5.0，而不会影响到CUDA的编译过程。如果你打算主要用这个环境编写CUDA程序，记得在编译命令中指定`nvcc`而不是`gcc`或`g++`。