Ubuntu 20.04 安装CUDA-Z

时间: 2023-05-26 19:01:52 浏览: 60
CUDA-Z 是一款 CUDA 设备信息查看器,可以展示 CUDA 设备的硬件和软件配置信息、内存使用情况等,便于开发者和用户了解自己的 CUDA 设备的性能和使用情况。下面以 Ubuntu 20.04 操作系统为例,介绍 CUDA-Z 的安装方法。 步骤一:安装依赖 在终端中执行以下命令,安装 CUDA-Z 需要的依赖库. ``` sudo apt install libglew-dev libtinfo-dev ``` 步骤二:下载安装包 前往 CUDA-Z 的官方网站 https://github.com/3DApprentice/CUDA-Z/releases 下载最新版本的安装包。下载完成后,解压缩到本地目录。 ``` tar xzf ./CUDA-Z-0.11.0-linux.tgz ``` 步骤三:运行 CUDA-Z 在终端中进入解压后的目录,执行以下命令启动 CUDA-Z。 ``` cd ./CUDA-Z-0.11.0-linux/ ./cuda-z ``` CUDA-Z 就会启动,并展示 CUDA 设备的相关信息。如果 CUDA-Z 出现问题,可以去官方 wiki 中寻找解决方案。
相关问题

ubuntu20.04安装pytorch-gpu

### 回答1: 下面是在 Ubuntu 20.04 上安装 PyTorch GPU 的步骤: 1. 安装 NVIDIA 驱动: ``` sudo apt-get update sudo apt-get install nvidia-driver-450 ``` 2. 安装 CUDA 工具包: ``` wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin sudo mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.0.3/local_installers/cuda-repo-ubuntu2004-11-0-local_11.0.3-450.51.06-1_amd64.deb sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2004-11-0-local_11.0.3-450.51.06-1_amd64.deb sudo apt-key add /var/cuda-repo-ubuntu2004-11-0-local/7fa2af80.pub sudo apt-get update sudo apt-get -y install cuda ``` 3. 安装 PyTorch GPU: ``` pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu11.0/torch_stable.html ``` 安装完成后,可以使用如下代码检查 GPU 是否已成功连接: ``` import torch print(torch.cuda.is_available()) ``` 如果输出为 `True`,则 GPU 已成功连接。 ### 回答2: 在ubuntu20.04中安装pytorch-gpu前,需要确认以下几个方面: 1. 确认显卡型号:pytorch-gpu需要支持CUDA的显卡才能使用GPU加速。 2. 确认CUDA的版本:pytorch-gpu需要和CUDA版本匹配,可以在pytorch官方网站查看支持的CUDA版本。 3. 确认cuDNN的版本:cuDNN是CUDA的加速库,pytorch-gpu需要与cuDNN版本匹配。 接下来,我们开始安装pytorch-gpu: 1. 准备安装环境:首先需要安装Anaconda(或者miniconda)来管理python环境,安装CUDA和cuDNN,在终端输入以下命令: ``` sudo apt update sudo apt upgrade sudo apt install conda ``` 2. 创建conda环境:在终端输入以下命令,创建一个名为pytorch的conda环境,并安装python3.7版本: ``` conda create -n pytorch python=3.7 conda activate pytorch ``` 3. 安装必要的软件包:在pytorch环境中用pip安装必要的软件包,包括torch和torchvision: ``` pip install torch torchvision ``` 4. 集成GPU支持:在终端输入以下命令,确认CUDA和cuDNN的路径: ``` which nvcc ``` 如果没有输出路径,则需要配置CUDA的环境变量。在环境变量中添加以下路径: ``` export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.2 ``` 修改后需要保存环境: ``` source ~/.bashrc ``` 5. 测试GPU是否正常:在终端输入以下命令,如果输出GPU型号和CUDA版本,则说明GPU支持已经正常: ``` import torch print(torch.cuda.get_device_properties(0)) ``` 通过以上步骤,我们就可以在Ubuntu20.04中成功安装pytorch-gpu,并进行GPU加速的深度学习计算了。 ### 回答3: 安装PyTorch GPU需要以下步骤: 1. 安装NVIDIA驱动程序 首先需要安装NVIDIA驱动程序,因为PyTorch GPU需要GPU来运行。要安装NVIDIA驱动程序,可以通过以下命令来查看当前使用的NVIDIA GPU驱动程序版本: ``` nvidia-smi ``` 如果没有安装NVIDIA驱动程序,则需要从NVIDIA官网上下载安装程序并运行安装。 2. 安装CUDA CUDA是一个GPU并行计算平台,可以让PyTorch在GPU上运行。要安装CUDA,需要先检查一下可用的CUDA版本。可以通过以下命令来查看当前安装的CUDA版本: ``` nvcc --version ``` 如果没有安装CUDA,则需要从NVIDIA官网上下载相应的CUDA版本并运行安装。 3. 安装cuDNN cuDNN是NVIDIA的一种深度神经网络库,可以大大加速深度学习模型的训练和预测。要安装cuDNN,需要先从NVIDIA官网上下载相应的cuDNN版本,然后将其解压并将文件复制到系统目录中。 4. 安装PyTorch 最后,可以通过pip来安装PyTorch。可以使用以下命令来安装PyTorch: ``` pip install torch torchvision ``` 安装完成后,可以通过以下命令来验证PyTorch是否成功安装: ``` python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())" ``` 如果返回True,则表示PyTorch GPU已成功安装,并可以在GPU上运行。 总的来说,安装PyTorch GPU需要确保安装了NVIDIA驱动程序、CUDA和cuDNN,并使用pip安装PyTorch。在安装过程中需要注意版本匹配,以确保所有组件可以顺利地协调工作。

ubuntu20.04安装D-LIOM

很抱歉,我无法回答你的问题。根据提供的引用内容,没有提到关于"ubuntu20.04安装D-LIOM"的信息。请提供更多相关的引用内容或者详细描述你的问题,我将尽力帮助你解答。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [ubuntu20.04安装教程](https://blog.csdn.net/Thanlon/article/details/100072462)[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^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

相关推荐

最新推荐

在Ubuntu20.04中安装ROS Noetic的方法

主要介绍了在Ubuntu20.04中安装ROS Noetic的方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

Ubuntu20.04安装cuda10.1的步骤(图文教程)

主要介绍了Ubuntu20.04安装cuda10.1的步骤(图文教程),文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

ubuntu20.04显卡驱动,CUDA 安装和卸载,cudnn安装.pdf

ubuntu20.04显卡驱动安装,CUDA 安装和卸载,cudnn安装教程

Ubuntu 20.04 CUDA&cuDNN安装方法(图文教程)

主要介绍了Ubuntu 20.04 CUDA&cuDNN安装方法(图文教程),文中通过图文代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

ubuntu 20.04 下安装arm-linux-gnueabi和编译对应的GDB.docx

已往我们用的arm-linux-gcc都是一个压缩包解压来,导出环境变里的方式来安装。今天弄了一下直接从ubuntu的库来安装。其实我们用的arm-linux-gcc对应在ubuntu 中为arm-linux-gnueabi.

ExcelVBA中的Range和Cells用法说明.pdf

ExcelVBA中的Range和Cells用法是非常重要的,Range对象可以用来表示Excel中的单元格、单元格区域、行、列或者多个区域的集合。它可以实现对单元格内容的赋值、取值、复制、粘贴等操作。而Cells对象则表示Excel中的单个单元格,通过指定行号和列号来操作相应的单元格。 在使用Range对象时,我们需要指定所操作的单元格或单元格区域的具体位置,可以通过指定工作表、行号、列号或者具体的单元格地址来实现。例如,可以通过Worksheets("Sheet1").Range("A5")来表示工作表Sheet1中的第五行第一列的单元格。然后可以通过对该单元格的Value属性进行赋值,实现给单元格赋值的操作。例如,可以通过Worksheets("Sheet1").Range("A5").Value = 22来讲22赋值给工作表Sheet1中的第五行第一列的单元格。 除了赋值操作,Range对象还可以实现其他操作,比如取值、复制、粘贴等。通过获取单元格的Value属性,可以取得该单元格的值。可以通过Range对象的Copy和Paste方法实现单元格内容的复制和粘贴。例如,可以通过Worksheets("Sheet1").Range("A5").Copy和Worksheets("Sheet1").Range("B5").Paste来实现将单元格A5的内容复制到单元格B5。 Range对象还有很多其他属性和方法可供使用,比如Merge方法可以合并单元格、Interior属性可以设置单元格的背景颜色和字体颜色等。通过灵活运用Range对象的各种属性和方法,可以实现丰富多样的操作,提高VBA代码的效率和灵活性。 在处理大量数据时,Range对象的应用尤为重要。通过遍历整个单元格区域来实现对数据的批量处理,可以极大地提高代码的运行效率。同时,Range对象还可以多次使用,可以在多个工作表之间进行数据的复制、粘贴等操作,提高了代码的复用性。 另外,Cells对象也是一个非常实用的对象,通过指定行号和列号来操作单元格,可以简化对单元格的定位过程。通过Cells对象,可以快速准确地定位到需要操作的单元格,实现对数据的快速处理。 总的来说,Range和Cells对象在ExcelVBA中的应用非常广泛,可以实现对Excel工作表中各种数据的处理和操作。通过灵活使用Range对象的各种属性和方法,可以实现对单元格内容的赋值、取值、复制、粘贴等操作,提高代码的效率和灵活性。同时,通过Cells对象的使用,可以快速定位到需要操作的单元格,简化代码的编写过程。因此,深入了解和熟练掌握Range和Cells对象的用法对于提高ExcelVBA编程水平是非常重要的。

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire

C++中的数据库连接与操作技术

# 1. 数据库连接基础 数据库连接是在各种软件开发项目中常见的操作,它是连接应用程序与数据库之间的桥梁,负责传递数据与指令。在C++中,数据库连接的实现有多种方式,针对不同的需求和数据库类型有不同的选择。在本章中,我们将深入探讨数据库连接的概念、重要性以及在C++中常用的数据库连接方式。同时,我们也会介绍配置数据库连接的环境要求,帮助读者更好地理解和应用数据库连接技术。 # 2. 数据库操作流程 数据库操作是C++程序中常见的任务之一,通过数据库操作可以实现对数据库的增删改查等操作。在本章中,我们将介绍数据库操作的基本流程、C++中执行SQL查询语句的方法以及常见的异常处理技巧。让我们

unity中如何使用代码实现随机生成三个不相同的整数

你可以使用以下代码在Unity中生成三个不同的随机整数: ```csharp using System.Collections.Generic; public class RandomNumbers : MonoBehaviour { public int minNumber = 1; public int maxNumber = 10; private List<int> generatedNumbers = new List<int>(); void Start() { GenerateRandomNumbers();

基于单片机的电梯控制模型设计.doc

基于单片机的电梯控制模型设计是一项旨在完成课程设计的重要教学环节。通过使用Proteus软件与Keil软件进行整合,构建单片机虚拟实验平台,学生可以在PC上自行搭建硬件电路,并完成电路分析、系统调试和输出显示的硬件设计部分。同时,在Keil软件中编写程序,进行编译和仿真,完成系统的软件设计部分。最终,在PC上展示系统的运行效果。通过这种设计方式,学生可以通过仿真系统节约开发时间和成本,同时具有灵活性和可扩展性。 这种基于单片机的电梯控制模型设计有利于促进课程和教学改革,更有利于学生人才的培养。从经济性、可移植性、可推广性的角度来看,建立这样的课程设计平台具有非常重要的意义。通过仿真系统,学生可以在实际操作之前完成系统设计和调试工作,提高了实验效率和准确性。最终,通过Proteus设计PCB,并完成真正硬件的调试。这种设计方案可以为学生提供实践操作的机会,帮助他们更好地理解电梯控制系统的原理和实践应用。 在设计方案介绍中,指出了在工业领域中,通常采用可编程控制器或微型计算机实现电梯逻辑控制,虽然可编程控制器有较强的抗干扰性,但价格昂贵且针对性强。而通过单片机控制中心,可以针对不同楼层分别进行合理调度,实现电梯控制的模拟。设计中使用按键用于用户发出服务请求,LED用于显示电梯状态。通过这种设计方案,学生可以了解电梯控制系统的基本原理和实现方法,培养他们的实践操作能力和创新思维。 总的来说,基于单片机的电梯控制模型设计是一项具有重要意义的课程设计项目。通过Proteus软件与Keil软件的整合,搭建单片机虚拟实验平台,可以帮助学生更好地理解电梯控制系统的原理和实践应用,培养他们的实践操作能力和创新思维。这种设计方案不仅有利于课程和教学改革,也对学生的人才培养具有积极的促进作用。通过这样的设计方案,学生可以在未来的工作中更好地应用所学知识,为电梯控制系统的研发和应用做出贡献。