Ubuntu16.04/17.04安装CUDA9.0指南
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更新于2024-09-08
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"CUDA9.0在Ubuntu操作系统的安装与配置指南"
CUDA(Compute Unified Device Architecture)是由NVIDIA公司推出的计算平台,它允许开发者利用GPU进行高性能的并行计算。CUDA9.0是CUDA的一个版本,提供了对GPU计算的优化支持,尤其在深度学习领域,CUDA9.0因其对TensorRT、cuDNN等库的改进,为模型训练和推理提供了显著的性能提升。在Ubuntu16.04和Ubuntu17.04系统下安装CUDA9.0,可以极大地加速基于NVIDIA GPU的科学计算和人工智能应用。
首先,安装CUDA9.0需要确保你的系统满足以下前提条件:
1. 具备NVIDIA兼容的GPU硬件,例如GTX 9系列或更高版本。
2. 已安装最新的NVIDIA驱动程序,CUDA9.0要求至少为384.81版本的驱动。
3. 安装了GCC编译器和其他必要的开发工具。
安装步骤如下:
1. 添加NVIDIA GPG密钥:
打开终端,运行以下命令以添加NVIDIA的官方GPG密钥,用于验证CUDA软件包的完整性:
```
sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/7fa2af80.pub
```
2. 创建CUDA软件源列表:
添加CUDA软件仓库到你的系统源列表中:
```
echo "deb https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64 /" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/cuda.list
```
3. 更新系统软件包:
运行以下命令更新系统软件包列表:
```
sudo apt-get update
```
4. 安装CUDA:
接下来,安装CUDA9.0及其依赖项:
```
sudo apt-get install cuda-9-0
```
5. 验证CUDA安装:
安装完成后,可以运行`nvidia-smi`命令来检查CUDA是否安装成功,并查看GPU的详细信息。
注意:由于提供的资源是通过百度云盘分享的runfile文件,你需要先下载这些文件。文件名包括cuda_9.0.176_384.81_linux.run等,你可以通过提供的链接下载,并输入密码5hcn。下载后,运行以下命令安装:
```
sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run
```
安装过程中,记得取消自动安装NVIDIA驱动的选项,因为我们之前已经安装了兼容的驱动。
另外,为了进行深度学习,还需要安装cuDNN库。cuDNN是NVIDIA为深度神经网络加速而设计的库,这里提供的是cudnn-9.0-linux-x64-v7.3.1.20.tgz。下载后解压并拷贝到适当的位置:
```
tar -zxvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.3.1.20.tgz
sudo cp -P include/* /usr/local/cuda/include/
sudo cp -P lib64/* /usr/local/cuda/lib64/
```
然后更新动态链接库信息:
```
sudo ldconfig
```
至此,CUDA9.0和cuDNN已成功安装在Ubuntu上,你可以开始利用CUDA进行GPU加速的计算任务,例如YOLO(You Only Look Once)这样的实时目标检测模型。YOLO模型在CUDA的支持下,可以大幅度提高预测速度,是计算机视觉领域的重要应用之一。
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DylanDing21
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