Ubuntu18.04安装GPU+CUDA+CUDNN指南

"当前基线位置及状态-ubuntu18.04+安装gpu++cuda+cudnn" 在软件开发和管理中，基线位置和状态是至关重要的概念，尤其是在配置管理和版本控制中。基线是软件开发过程中的一个关键点，它代表了一个稳定且经过验证的软件版本，通常用于构建和测试。在"当前基线位置及状态-ubuntu18.04+安装gpu++cuda+cudnn"这个主题中，我们关注的是在Ubuntu 18.04操作系统上，如何正确安装并配置GPU编程所需的CUDA和cuDNN库。 CUDA是NVIDIA公司推出的用于加速计算的应用编程接口（API），它允许开发者利用GPU进行高性能计算。而cuDNN是CUDA深度神经网络库，为深度学习模型的训练和推理提供了高效的GPU加速。在开发AI和机器学习应用时，这两个库是不可或缺的组件。 在Ubuntu 18.04上安装CUDA和cuDNN的步骤通常包括以下几点： 1. **更新系统**：首先，确保系统是最新的，通过运行`sudo apt update`和`sudo apt upgrade`命令来更新包列表和安装任何可用的升级。 2. **添加NVIDIA仓库**：由于CUDA和cuDNN不在默认的Ubuntu仓库中，需要添加NVIDIA的官方仓库。这可以通过下载并运行NVIDIA提供的安装脚本来完成。 3. **安装CUDA**：使用更新后的仓库列表，可以使用`sudo apt install nvidia-cuda-toolkit`命令来安装CUDA工具包。 4. **安装cuDNN**：cuDNN的安装通常涉及下载库文件（.deb），然后使用`dpkg -i`命令进行安装。此外，还需要将库文件的头文件路径添加到系统的`include`路径，以及库文件路径添加到`lib`路径。 5. **配置环境变量**：为了使得系统能够找到CUDA和cuDNN的库文件，需要在`~/.bashrc`或`~/.bash_profile`文件中设置相应的环境变量，如`CUDA_HOME`和`LD_LIBRARY_PATH`。 6. **验证安装**：安装完成后，可以运行CUDA的示例程序（如deviceQuery或bandwidthTest）或者编写简单的CUDA代码来测试GPU是否能正常工作。对于cuDNN，可以通过运行包含cuDNN操作的深度学习框架的样例来验证。 7. **维护基线状态**：在软件开发过程中，保持基线状态的清晰记录至关重要。每次修改或更新后，都需要进行复审、测试和审计，确保改动没有引入新的问题。一旦验证通过，就可以将新版本发布，形成新的基线。 配置状态报告是跟踪这些过程和变更的关键文档，它提供了关于配置项（如CUDA和cuDNN安装）的结构、历史和当前状态的详细信息。报告应定期生成，以便管理层了解项目的进展和配置项的健康状况。报告内容应包括配置库的结构、基线的初始组成以及当前基线的位置和状态，这些信息对于监控开发进度和团队协作分析都至关重要。 此外，提到了一本名为《电子商务设计师教程》的书籍，它是全国计算机技术与软件专业资格（水平）考试的指定教材。这本书涵盖了电子商务系统的基础知识，如计算机、网络、程序设计、经济、法律、支付、安全、网络营销和物流等，并强调了在电子商务系统分析与设计中应用软件工程、系统分析、系统设计和项目管理的方法。这本书适用于准备电子商务设计师考试的考生，也是相关专业学生和从业人员的良好参考资料。