Ubuntu 20.04 GPU环境配置：NVIDIA驱动、CUDA与cuDNN安装指南

本文档详细介绍了在Linux 20.04环境下如何搭建GPU计算环境，特别是针对NVIDIA Tesla显卡的CUDA和cuDNN的安装步骤。文章内容包括检查硬件、安装NVIDIA驱动、安装CUDA、配置环境变量以及安装cuDNN。 在Linux 20.04系统上搭建GPU环境对于深度学习等高性能计算任务至关重要。首先，你需要确认你的系统已经正确连接了GPU硬件，可以通过在终端输入`lshw -c video`来查看硬件信息，确保GPU已被识别。 接下来，确保系统软件是最新的，运行`sudo apt update`。安装NVIDIA驱动是一个关键步骤，这需要通过"软件和更新"应用中的"附加驱动"选项来完成。选择推荐的NVIDIA驱动（通常是列表中的倒数第二个），避免选择注销原有驱动的选项。安装完成后，重启系统并使用`nvidia-smi`命令来验证驱动安装是否成功。 安装CUDA是另一个核心环节。从NVIDIA官方网站下载对应版本的.run文件，如CUDA 11.3，在下载目录下通过终端运行`sudo sh cuda_11.3.0_465.19.01_linux.run`进行安装。安装过程中，需同意许可协议，并根据提示选择安装组件，除CUDA驱动外，其他选项应全部勾选。安装完毕后，编辑`~/.bashrc`文件，添加CUDA的路径到环境变量中，以便系统能正确找到CUDA工具链。 配置环境变量后，记得执行`source ~/.bashrc`使改动生效。验证CUDA是否安装成功，可以运行`nvcc -V`，如果能看到CUDA编译器的版本信息，表明CUDA已成功安装。 安装cuDNN是为了加速深度学习运算。首先，下载cuDNN的tgz文件，解压缩后，使用`sudo cp`命令将头文件复制到CUDA的include目录，同时将库文件复制到CUDA的lib64目录，并给予所有用户读写执行权限。这里特别提到，`cudnn_version.h`也需要被复制到CUDA的include目录，因为这是很多深度学习框架如OpenCV在编译时寻找的文件。 通过以上步骤，你就成功地在Linux 20.04系统上搭建了一个支持NVIDIA Tesla GPU的计算环境，可以支持深度学习和其他GPU加速的应用。在后续的使用中，确保你的深度学习框架与安装的CUDA和cuDNN版本兼容，这样就能充分利用GPU的计算能力。