Ubuntu 18.04 安装GPU+CUDA+cuDNN指南

"该资源主要介绍了如何在Ubuntu 18.04系统上进行GPU+CUDA+cuDNN的安装和配置，特别是针对CUDA 9.1版本的安装，包括GCC降级、CUDA主文件及补丁的安装，以及catia VBA二次开发中的编译连接设置。" 在编译连接CATIA VBA二次开发中，我们需要确保我们的源代码文件能够被编译器正确地编译和链接。对于`.cu`文件，这是CUDA编程语言的源文件，通常用于编写利用GPU并行计算的代码。在进行编译和链接时，我们需要进行一些特定的设定。首先，只对需要编译的`.cu`文件执行以下步骤，而不需要对被其他文件包含的头文件做相同设定。 在CATIA VBA的项目管理界面，我们可以通过右键点击`.cu`文件，然后选择`Properties`（属性），进入文件的属性设置。在`Build`（构建）标签页下，确保已勾选`Compile file`和`Link file`这两个选项。这样，编译器不仅会编译该文件，还会将其链接到最终的可执行文件中，使得代码能够正确运行。 接下来，我们详细探讨如何在Ubuntu 18.04上安装GPU+CUDA+cuDNN环境。首先，我们需要安装基础的开发工具，如GCC和G++编译器。通过运行`sudo apt-get update`来更新软件列表，然后使用`sudo apt-get install gcc`和`sudo apt-get install g++`来安装这两个编译器。 安装完编译器后，我们需要为NVIDIA GPU安装驱动。在“软件与更新”中选择“附加驱动”，并选择适用的NVIDIA驱动，然后让系统自动安装。这个过程可能需要一段时间。 接着，我们将安装CUDA 9.1。由于CUDA 9.1版本只支持GCC 6.0或更低版本，而Ubuntu 18.04默认的GCC版本是7.3，因此我们需要降级GCC。通过`sudo apt-get install gcc-4.8`和`sudo apt-get install g++-4.8`安装GCC 4.8，然后备份并重新链接GCC和G++，使其指向4.8版本。 安装CUDA主文件后，需要应用三个补丁。进入安装包所在的目录，使用`sudo sh cuda_9.1.85_387.26_linux.run`进行安装，注意在询问是否安装驱动时选择`no`，因为之前已经安装了驱动。接着，分别执行补丁的安装命令，如`sudo sh cuda_9.1.85.1_linux.run`等。 最后，安装cuDNN是用于加速深度学习计算的关键库。下载cuDNN的相应版本，并按照官方指南的指示进行解压和安装。通常，这涉及将解压后的库文件复制到CUDA的相应目录，如`/usr/local/cuda/lib64`和`/usr/local/cuda/include`。 完成上述步骤后，GPU+CUDA+cuDNN环境就已经配置完毕，可以进行CUDA编程和catia VBA的编译连接，充分利用GPU的计算能力。在实际操作中，确保遵循每个步骤，避免可能出现的兼容性问题和错误，确保环境的稳定性和性能。