Ubuntu18.04安装GPU+CUDA+cuDNN指南

"这篇文档主要介绍了在Ubuntu 18.04系统中如何进行GPU+CUDA+cuDNN的安装，特别关注了CUDA 9.1版本的安装和GCC的降级过程，以适应CUDA的版本需求。" 本文档的核心知识点主要集中在GPU计算环境的搭建，特别是对于CUDA工具包的安装和配置。CUDA是NVIDIA提供的一个并行计算平台，它允许开发者利用GPU进行高性能计算。在Ubuntu 18.04这个Linux发行版上，安装CUDA涉及以下几个关键步骤： 1. **安装基础工具**：首先确保系统具有必要的编译工具，例如GCC和G++。通过运行`sudo apt-get install gcc g++`来安装这些工具。 2. **安装NVIDIA驱动**：通常，可以通过“软件与更新”应用中的“附加驱动”选项来自动安装NVIDIA驱动。这是一个便捷的方法，避免手动下载和安装的风险。 3. **CUDA 9.1的安装**：CUDA 9.1的安装需要下载主文件和其他补丁文件。在安装过程中，因为CUDA 9.1只支持GCC 6.0及以下版本，所以需要降级GCC。通过安装GCC 4.8并重新链接，替换当前的GCC版本。 - **降级GCC**：使用`sudo apt-get install gcc-4.8 g++-4.8`命令安装GCC 4.8，然后备份并替换当前的`gcc`和`g++`链接，使其指向GCC 4.8。 - **验证GCC版本**：使用`gcc --v`和`g++ --v`命令检查GCC和G++版本，确认已成功降级至4.8。 4. **安装CUDA**：运行CUDA安装脚本，例如`sudo sh cuda_9.1.85_387.26_linux.run`。在安装过程中，由于已安装NVIDIA驱动，所以在询问是否安装驱动时选择"No"。其余步骤按照默认设置进行。 5. **安装CUDA补丁**：接下来安装CUDA的补丁文件，每个补丁同样通过运行相应的`.run`文件完成。 在完成上述步骤后，CUDA环境基本搭建完毕。然而，对于更高级的CUDA开发，如Catia VBA的二次开发，还需要了解CUDA编程模型、CUDA C++编程语法、内存管理、多线程并行处理以及如何在VBA环境中调用CUDA函数等知识。Catia VBA二次开发允许用户自定义功能，结合CUDA可以实现GPU加速的特定计算任务，提升软件性能。 此外，对于CUDA编程，理解流式多处理器（SM）、线程块和线程的概念非常重要。同时，掌握如何利用nvcc编译器将CUDA源代码（.cu文件）编译为可执行程序，以及如何使用cuda-gdb进行调试也是必备技能。在Catia VBA中调用CUDA函数可能需要通过DLL动态链接库或者其他的接口技术实现。 构建一个完整的GPU+CUDA开发环境需要对操作系统、硬件驱动、编译工具和CUDA编程有深入的理解。完成上述步骤后，开发者可以开始着手编写CUDA代码，实现高效能的GPU计算，并在Catia VBA环境中集成这些功能，以提高工程设计的效率。