Ubuntu Linux上配置GPU CUDA与cuDNN指南

"该资源是关于在Ubuntu Linux环境下配置GPU版CUDA和cuDNN的教程，主要内容包括硬件检查、C++编程环境建立、CUDA工具包安装与测试、GPU信息查询、cuDNN、TensorFlow和PyTorch的安装，以及针对GPU的Python环境配置。教程适合具备64位Intel/AMD硬件平台且拥有NVIDIA GeForce GTX 1050及以上级别GPU的用户，推荐使用Python 3.x进行学习。" 在Ubuntu Linux系统中配置GPU版CUDA（Compute Unified Device Architecture）和cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）是为了利用NVIDIA GPU加速深度学习计算。CUDA提供了对GPU的低级编程接口，而cuDNN则是一个高度优化的库，用于加速深度神经网络中的关键运算。以下是详细步骤： 1. **确保合适的硬件**: 首先，你需要一个基于64位Intel/AMD的PC，至少4GB内存，以及一块NVIDIA GeForce GTX 1050或更高级别的GPU。此外，系统应为Ubuntu LTS版本或其他基于Unity/GNOME的Ubuntu发行版。 2. **检查硬件**: 使用Linux命令行工具确认GPU类型，例如`nvidia-smi`可以显示GPU的基本信息。 3. **建立C++程序设计环境**: 安装GCC编译器和Eclipse IDE，以支持CUDA C++编程。同时，确保安装了必要的图形依赖项。 4. **安装CUDA工具包**: 通过NVIDIA官方网站下载对应的CUDA版本，按照官方指南进行安装。安装过程中会包含GPU驱动程序的安装。安装完毕后，执行CUDA的验证程序`deviceQuery`以确保安装成功。 5. **了解你的GPU**: 使用`nvidia-smi`持续监控GPU状态，安装`gpustat`获取更详细的GPU使用信息，并根据需求设置GPU优先级。 6. **安装cuDNN**: 下载cuDNN库并按照官方指导将其添加到CUDA安装路径中，确保库文件链接正确。 7. **为GPU安装TensorFlow和PyTorch**: 安装对应的cuDNN兼容版本的TensorFlow和PyTorch。这两个库都是深度学习框架，能够利用CUDA和cuDNN加速计算。可以通过pip或conda进行安装。 8. **设置Python环境**: 在Python 3.x环境中配置好所需的依赖库，如numpy、tensorflow-gpu和torch torchvision等，以支持GPU计算。 这个教程覆盖了从硬件检查到深度学习库安装的全过程，适合初学者和进阶者了解如何在Ubuntu Linux环境下充分发挥NVIDIA GPU在深度学习中的潜力。通过完成这些步骤，用户将能够在GPU上运行高效的深度学习模型训练和推理任务。