ubuntu20.04 arm cuda

### 安装准备

对于Ubuntu 20.04 ARM架构上的CUDA安装，确保操作系统已经更新到最新状态[^1]。可以通过以下命令完成系统的更新：

sudo apt update && sudo apt upgrade -y

### NVIDIA 驱动程序安装

在ARM架构上成功部署CUDA之前，先要确认已正确安装适用于目标硬件的NVIDIA驱动程序版本。针对特定型号的Jetson设备或其他支持的ARM平台，可以从官方渠道获取并按照指导说明来安装相应的驱动包[^2]。

### CUDA Toolkit 的安装

当驱动程序准备好之后，可以继续进行CUDA工具包的安装工作。推荐通过官方提供的.run文件来进行安装，在下载完成后执行如下指令启动安装向导，并根据提示逐步操作直至结束:

chmod +x cuda_<version>_linux_sbsa.run
sudo ./cuda_<version>_linux_sbsa.run

注意替换`<version>`为实际下载得到的具体版本号字符串。

### cuDNN 库集成

为了使深度学习框架能更好地利用GPU加速性能，还需要额外安装cuDNN库。这一步骤通常涉及从NVIDIA开发者网站注册账号后下载对应版本的tarball压缩包解压至指定路径下，最后设置环境变量以便于后续调用。

### Docker GPU 支持配置

如果计划在一个基于Linux容器化的环境中使用CUDA，则需进一步配置Docker服务使其具备GPU访问权限。此过程中会涉及到安装nvidia-docker2插件以及重启docker守护进程等步骤，最终可通过运行测试镜像验证整个流程是否顺利完成[^3]:

# 添加NVIDIA软件源并安装必要的组件
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
sudo systemctl restart docker

# 测试Docker中的GPU功能
docker run --gpus all --rm nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi