Ubuntu 16.04-18.04 安装CUDA9.1教程

"CUDA9.1适用于Ubuntu16.04，Ubuntu17.04，Ubuntu18.04的runfile安装包，包括cuda_9.1.85_387.26_linux.run及多个更新版本，文件存储在百度云盘，附有提取码。同时提供cudnn-9.1-linux-x64-v7.tgz的下载链接。" CUDA9.1是NVIDIA公司推出的一种并行计算平台和编程模型，主要用于加速高性能计算和深度学习任务。它允许开发者利用图形处理器（GPU）的强大处理能力来执行通用计算任务，极大地提升了计算效率。在Ubuntu系统中，CUDA9.1的安装通常涉及以下几个关键步骤： 1. **系统需求**：首先，确保你的系统满足CUDA9.1的硬件和软件需求，包括支持CUDA的NVIDIA GPU、足够的硬盘空间以及兼容的Linux内核。 2. **安装NVIDIA驱动**：CUDA依赖于NVIDIA驱动，因此在安装CUDA之前，需要先安装最新版本的NVIDIA驱动。可以使用`apt-get`命令或者访问NVIDIA官方网站获取。 3. **下载CUDA runfile**：资源中提供的cuda_9.1.85_387.26_linux.run是一个runfile安装包，用于在Ubuntu上安装CUDA。运行该runfile前，需要确保以root权限登录。 4. **运行安装脚本**：使用以下命令运行CUDA runfile： ``` sudo sh cuda_9.1.85_387.26_linux.run --no-opengl-libs ``` 参数`--no-opengl-libs`表示不安装OpenGL库，这通常适用于服务器环境。 5. **配置环境变量**：安装完成后，需要在`~/.bashrc`文件中添加CUDA的路径到`PATH`和`LD_LIBRARY_PATH`环境变量中，然后运行`source ~/.bashrc`使更改生效。 6. **验证安装**：通过运行CUDA自带的样本程序`deviceQuery`或`bandwidthTest`来验证CUDA是否正确安装。 7. **安装cuDNN**：CUDA深度学习库CuDNN是CUDA的重要组件，用于加速深度神经网络的训练和推理。cudnn-9.1-linux-x64-v7.tgz包含了CuDNN v7，解压后将头文件复制到CUDA的include目录，库文件复制到lib64目录，并同样更新环境变量。 8. **开发环境设置**：对于深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等，需要配置它们使用新安装的CUDA和CuDNN。每个框架都有特定的配置方法，通常在文档中会有详细说明。 9. **更新与维护**：CUDA和CuDNN经常更新以提高性能和兼容性，因此定期检查更新是很重要的。资源中提供的额外.run文件可能就是CUDA的更新补丁，按照上述步骤同样安装即可。 在使用CUDA进行深度学习，尤其是针对YOLO（You Only Look Once）这样的目标检测模型时，GPU的加速能力至关重要。YOLO是一种实时的目标检测系统，其性能对计算速度有较高要求，CUDA的使用可以显著提升模型的训练和推理速度。确保CUDA和CuDNN的正确安装和配置，是充分发挥YOLO性能的关键。