深度学习框架支持宝典：在Ubuntu 20.04上安装CUDA兼容框架


参考资源链接：[Ubuntu20.04 NVIDIA 显卡驱动与 CUDA、cudnn 安装指南](https://wenku.csdn.net/doc/3n29mzafk8?spm=1055.2635.3001.10343)
# 1. 深度学习框架与CUDA概览

## 1.1 深度学习框架的重要性
在当今IT行业中，深度学习已成为推动研究和产品创新的关键力量。深度学习框架则是在构建和训练神经网络模型时的基础设施，它们通过提供高级抽象和自动化的并行计算能力，使开发者能够集中于模型设计与实验，而不是底层计算细节。主流深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等，都支持使用GPU进行计算加速，而这一切的背后功臣是CUDA。

## 1.2 CUDA的核心作用
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型，它允许开发者利用NVIDIA的GPU来加速计算密集型应用程序。CUDA不仅是硬件抽象层，也是丰富的软件层，包括数学函数库、开发工具和驱动程序。深度学习框架通过CUDA接口，将复杂的数学运算映射到GPU上，实现比CPU更高效的运算。

## 1.3 深度学习框架与CUDA的协同发展
深度学习框架的快速发展推动了CUDA技术的普及和进步，反之CUDA的性能提升也为深度学习框架提供了强大的计算支持。开发者在安装和配置框架时，必须考虑到CUDA版本与硬件兼容性问题。随着新的CUDA版本和新硬件的推出，持续更新和优化成为确保深度学习项目顺利进行的关键步骤。接下来的章节将详细探讨如何为深度学习准备好系统环境，并一步步安装和优化CUDA以及主流框架。

# 2. Ubuntu 20.04系统准备与优化

### 2.1 系统环境检查与更新

在任何深度学习项目启动之前，确保系统环境的稳定性和性能至关重要。本小节将引导您完成对Ubuntu 20.04系统的检查和更新步骤，以确保其最佳性能。

#### 2.1.1 检查系统版本和硬件兼容性

在开始之前，您需要确认系统版本和硬件配置。确保您的系统是Ubuntu 20.04 LTS版本，并且拥有支持CUDA的NVIDIA显卡。可以使用以下命令进行检查：

lsb_release -a    # 检查系统版本
lspci | grep -i nvidia    # 检查系统中是否安装了NVIDIA显卡

确保您的NVIDIA显卡是支持CUDA的版本，可以在NVIDIA官方网站上查看兼容性列表。

#### 2.1.2 更新系统软件包和内核

更新软件包和内核是保持系统稳定性和性能的关键步骤。使用以下命令进行更新：

sudo apt update    # 更新软件包列表
sudo apt upgrade    # 升级所有已安装的软件包
sudo apt dist-upgrade    # 升级系统及其内核

请注意，在升级内核后，您可能需要重新启动系统，命令如下：

sudo reboot

### 2.2 驱动安装与配置

确保您的NVIDIA驱动是最新的，这将直接影响CUDA和深度学习框架的性能。

#### 2.2.1 安装NVIDIA驱动

对于深度学习，推荐安装NVIDIA官方提供的驱动。请访问NVIDIA驱动程序下载页面选择合适的驱动版本。安装完成后，重启系统。

sudo apt install nvidia-driver-XXX    # XXX替换为您选择的驱动版本号

安装驱动后，您需要确保驱动正常工作。使用以下命令检查驱动状态：

nvidia-smi    # NVIDIA系统管理界面，查看驱动及GPU状态

#### 2.2.2 验证驱动安装和CUDA兼容性

安装驱动后，需要验证驱动是否与CUDA兼容。可以通过检查驱动版本与CUDA版本间的兼容性来完成。执行以下命令查看CUDA版本：

nvcc --version    # 查看CUDA编译器版本

### 2.3 环境变量设置与系统优化

深度学习工作负载对系统资源有较高要求，因此合理设置环境变量和系统优化是必要的步骤。

#### 2.3.1 配置环境变量

环境变量的配置将帮助系统更好地管理CUDA和深度学习框架。在您的`~/.bashrc`文件中添加以下内容：

export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64"
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin

记得应用这些设置，执行：

source ~/.bashrc

#### 2.3.2 系统性能调优

对于深度学习，内存和CPU管理至关重要。您可以通过调节调度器优先级来优化性能：

sudo nice -n -20 <command>    # 提高命令优先级

使用`cgroups`限制CPU使用，防止其他进程占用过多CPU资源：

# 限制特定进程只使用CPU0和CPU1
echo 0 > /sys/fs/cgroup/cpu,cpuacct/keras-cpu-cgroup/tasks
echo 1 > /sys/fs/cgroup/cpu,cpuacct/keras-cpu-cgroup/tasks

这些步骤虽然简单，但会显著影响您的深度学习环境性能。通过这些建议，您的系统将为接下来的深度学习框架安装和优化打下坚实的基础。

# 3. CUDA安装流程详解
## 3.1 CUDA工具包下载与安装
### 3.1.1 选择合适的CUDA版本
在安装CUDA之前，选择一个与你的计算需求和硬件兼容的版本至关重要。CUDA版本应与你的GPU硬件和深度学习框架兼容。查看NVIDIA官方网站可以获取CUDA各版本的详细信息，包括支持的GPU架构和更新的特性。一般情况下，推荐使用最新的稳定版CUDA以获得最佳的性能和兼容性。

### 3.1.2 安装CUDA工具包和运行时
在确定了CUDA版本后，可以下载相应的安装包。CUDA的安装程序通常包括GPU计算库、编译器以及与深度学习框架的兼容层。确保下载的是与你的操作系统和处理器架构相匹配的版本。

接下来，进行安装。通常，安装过程涉及运行下载的`.run`安装脚本，并按照提示进行。安装过程中，你可以选择安装所有组件，或者仅安装运行时组件，后者更适用于已经编译好并需要运行基于CUDA的程序的用户。

sudo sh cuda_11.0.3_450.51.06_linux.run

该命令是执行CUDA安装脚本的示例。安装脚本可能会引导你选择组件安装，例如驱动程序、工具包和文档。选择