CUDA应用部署指南：Ubuntu 20.04软件与驱动兼容性调试全解


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. CUDA简介与Ubuntu 20.04概述

## 1.1 CUDA简介

CUDA（Compute Unified Device Architecture），是NVIDIA推出的一种通用并行计算架构，它允许开发者使用NVIDIA的GPU（图形处理器）来解决复杂的计算问题。通过CUDA，可以将计算密集型任务卸载到GPU上，从而大幅度提升计算性能。CUDA通过一个C语言风格的扩展到C和C++编程语言，使得开发者能够利用熟悉的编程模型开发高性能的并行计算程序。CUDA在科学计算、深度学习、图形处理等领域有着广泛的应用。

## 1.2 Ubuntu 20.04概述

Ubuntu 20.04 LTS（Long-Term Support）是一个稳定且受到广泛支持的Linux发行版，由 Canonical Ltd 发布。它以其丰富的软件仓库、先进的安全功能以及对企业友好的特性而受到IT行业从业者的青睐。Ubuntu 20.04 LTS具有对新兴硬件的完善支持，包括对NVIDIA GPU加速计算的支持。它为CUDA提供了一个理想的开发和运行环境，这使得开发者能够充分利用NVIDIA硬件的强大能力。

在接下来的章节中，我们将详细探讨如何在Ubuntu 20.04系统上安装和配置CUDA环境，以使你的系统能够运行和优化CUDA程序。我们会逐步带领你完成整个设置过程，包括驱动安装、环境变量配置，以及确保CUDA与系统硬件兼容性的调试和测试。

# 2. CUDA软件安装与环境配置

## 2.1 CUDA工具包的安装步骤

### 2.1.1 系统更新与依赖安装

在开始安装CUDA之前，首先需要确保Ubuntu系统是最新版本，并且安装了所有必需的依赖项，以确保CUDA安装器能够正常工作。

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade -y

上述命令将更新系统包列表并升级所有已安装的包到最新版本。接下来，安装CUDA所需的依赖项，包括构建工具、内核头文件等。

sudo apt-get install -y build-essential linux-headers-$(uname -r)

这条命令安装了`build-essential`包（包含了gcc/g++编译器、make等构建工具），以及根据当前运行的内核版本动态生成的内核头文件。

### 2.1.2 CUDA安装器的选择与运行

在前往NVIDIA官方网站下载与您的GPU兼容的CUDA工具包之前，请确认您的GPU支持CUDA的哪个版本。您可以通过NVIDIA驱动管理器或使用以下命令来检查GPU型号：

nvidia-smi

下载完CUDA安装包之后，您可以使用命令行安装它：

sudo sh cuda_XXX.YY_linux.run

其中`XXX.YY`代表CUDA工具包的版本号。在安装过程中，您可以选择自定义安装路径、安装驱动、安装CUDA样本等。

### 2.1.3 安装后的环境验证

安装完成后，确保CUDA环境已正确设置：

nvcc --version

该命令将显示安装的CUDA编译器版本信息。另外，也可以通过运行CUDA样例程序来验证环境：

cd /usr/local/cuda/samples
sudo make
./bin/x86_64/linux/release/deviceQuery

以上命令将编译并运行`deviceQuery`示例程序，它会报告系统中安装的CUDA设备信息。

## 2.2 NVIDIA驱动的安装与管理

### 2.2.1 驱动兼容性检查

在安装NVIDIA驱动之前，您需要检查当前系统安装的驱动版本，以确保与CUDA工具包兼容。

nvidia-smi

这将显示当前安装的驱动版本和CUDA版本。在大多数情况下，建议您卸载当前驱动并安装与CUDA兼容的驱动版本。

### 2.2.2 驱动安装流程与问题处理

从NVIDIA官方网站下载适合您系统和CUDA版本的驱动。

sudo sh NVIDIA-Linux-XXX-YYYY.run

其中`XXX`是发行版代号，`YYYY`是驱动版本号。安装过程中可能会提示您接受许可协议、选择安装组件等。

### 2.2.3 驱动更新与回滚策略

驱动更新是系统维护的重要部分。NVIDIA提供了官方工具`nvidia-settings`用于更新驱动。

sudo nvidia-settings

通过该工具，您可以下载最新的驱动并执行更新。万一新驱动版本出现问题，NVIDIA也提供了驱动回滚的选项，通常可以在启动时使用GRUB菜单选项来选择不同版本的内核和驱动。

## 2.3 CUDA环境变量配置

### 2.3.1 变量设置与路径更新

CUDA环境变量配置是确保CUDA程序能够正确编译和运行的关键步骤。您需要将CUDA的`bin`和`lib64`目录添加到系统的环境变量中。

export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

这样设置后，当您在终端中运行`nvcc`命令时，系统将在这些目录中查找所需的CUDA工具和库。

### 2.3.2 验证配置的有效性

验证环境变量是否设置成功：

nvcc --version

如果显示了正确的CUDA编译器版本，则说明配置成功。

### 2.3.3 配置持久化与自动化

为了使环境变量配置在每次登录时自动生效，您需要将其添加到用户的`.bashrc`或`.profile`文件中。这样可以保证每次登录系统时，这些环境变量都会自动加载。

echo 'export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRAR