Ubuntu18.04安装GPU++ CUDA cudnn指南
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更新于2024-08-09
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"使用方面的可行性-ubuntu18.04+安装gpu++cuda+cudnn"
在IT领域,特别是在高性能计算和深度学习方面,安装GPU、CUDA和cuDNN是至关重要的步骤。Ubuntu 18.04是一个广泛使用的Linux发行版,因其稳定性和良好的开发者支持而受到青睐。CUDA是NVIDIA公司提供的一个并行计算平台,允许开发者利用GPU加速计算密集型任务。而cuDNN是CUDA深度神经网络库,优化了深度学习算法的性能,特别是在训练和推理过程中。
在进行GPU、CUDA和cuDNN的安装时,首先需要确保你的硬件兼容,特别是拥有一块NVIDIA GPU。在Ubuntu 18.04上,你可以通过以下步骤来安装这些组件:
1. 更新系统:运行`sudo apt update`和`sudo apt upgrade`以确保所有系统包是最新的。
2. 安装NVIDIA驱动:访问NVIDIA官方网站,找到适用于你GPU型号的最新稳定驱动,然后按照官方指南进行安装。
3. 添加CUDA仓库:添加NVIDIA的CUDA GPG密钥,更新软件源列表,然后安装CUDA。例如,可以通过运行:
```
sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub
echo "deb https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64 /" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/cuda.list
sudo apt update
sudo apt install cuda
```
4. 安装cuDNN:同样地,你需要从NVIDIA官网下载cuDNN的DEB文件,然后解压并安装:
```
sudo dpkg -i cudnn_version.deb
```
5. 配置环境变量:在`~/.bashrc`文件中添加必要的路径,使CUDA和cuDNN能在系统路径中被找到。
6. 重启系统:完成安装后,重启你的电脑以使所有更改生效。
在评估使用方面的可行性时,需要考虑以下几个因素:
- **行政管理**:确保你的组织允许安装第三方软件,并遵循相应的许可协议。
- **工作制度**:确认安装和使用这些工具不会违反任何内部政策,如网络安全规定。
- **人员素质**:团队成员需要具备足够的编程和Linux操作技能来安装和使用CUDA和cuDNN。
- **硬件兼容性**:检查硬件配置,特别是GPU是否支持CUDA和cuDNN。
- **软件需求**:确保其他依赖项(如Python,TensorFlow,Keras等深度学习框架)也已正确安装和配置。
结论部分提到的选项,对于这个项目来说,可能意味着:
- **a. 立即开始**:如果所有条件都满足,包括硬件兼容性、许可和团队技能,可以立即开始安装和使用CUDA及cuDNN进行深度学习项目。
- **b. 延后进行**:如果缺乏必要资源(如资金、人力或特定硬件),可能需要等待这些条件到位后再进行。
- **c. 修改目标**:如果当前的目标与可用资源不匹配,可能需要调整项目目标,例如选择更适合现有硬件的算法或工具。
- **d. 不能或不必进行**:在技术不成熟或经济效益不明显的情况下,可能需要重新评估项目的可行性。
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2021-03-20 上传
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史东来
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