Ubuntu18.04安装GPU+CUDA+cuDNN指南

"本资源主要介绍了如何在Ubuntu 18.04系统上进行GPU+CUDA+cuDNN的安装步骤，特别关注CUDA 9.1版本的安装和GCC的降级处理，适合进行深度学习和GPU计算的环境配置。" 在IT领域，特别是在计算机图形处理和深度学习中，GPU+CUDA的环境搭建对于高效计算至关重要。CUDA是NVIDIA公司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。这篇资料主要关注的是在Ubuntu 18.04操作系统上进行CUDA 9.1版本的安装，同时考虑到该版本对GCC的要求，还涉及了GCC的降级操作。 首先，安装基础工具，包括gcc和g++编译器。通过运行"sudo apt-get update"更新包列表，然后分别运行"sudo apt-get install gcc"和"sudo apt-get install g++"来安装这两个关键的编译工具。这些工具是构建和运行CUDA程序的基础。 接着，安装NVIDIA显卡驱动。在Ubuntu系统中，可以通过“软件与更新”中的“附加驱动”选项，选择并自动安装NVIDIA驱动，这可能需要一段时间。 对于CUDA 9.1的安装，首先需要从NVIDIA官网下载对应的Linux版本安装包。在安装过程中，由于CUDA 9.1不兼容Ubuntu 18.04默认的GCC 7.3，因此需要将GCC降级到6.0或以下版本。这涉及到创建备份，然后用GCC 4.8替换当前的GCC链接。通过运行"sudo apt-get install gcc-4.8"和"sudo apt-get install g++-4.8"来安装旧版本，接着使用mv和ln -s命令进行软链接替换。 安装CUDA主文件后，需要应用三个补丁。每个补丁的安装方式类似，通过运行对应的.sh文件完成。在安装过程中，如果已经安装了显卡驱动，当安装CUDA询问是否安装驱动时，应选择"No"，避免冲突。 最后，安装cuDNN（CUDA Deep Neural Network），它是用于加速深度神经网络计算的库。通常，cuDNN的安装需要从NVIDIA官网下载对应版本的.tgz文件，解压后将包含的库文件复制到系统的相应目录，如/lib64/和/usr/include/。 在所有安装完成后，需要验证CUDA和cuDNN是否安装成功。可以运行CUDA的示例程序，如deviceQuery或bandwidthTest，也可以编写简单的CUDA程序来测试环境。 这个资源提供了详细的步骤，指导用户在Ubuntu 18.04上建立一个完整的GPU计算环境，包括CUDA和cuDNN，这对于进行GPU加速的科学计算和深度学习项目来说是非常重要的。