Linux下CUDA安装指南 (cuda install linux)
CUDA作为英伟达公司为自家GPU实现的通用计算平台，支持c++、VS、Python、MATLAB以及各种深度学习框架。为了方便使用CUDA，我们以下介绍，其中以Ubuntu系统为例。
1. 检查GPU型号
在Linux环境下，可以通过以下命令检查电脑上的GPU型号：
“`
lspci |grep -i nvidia
“`
其中-lspci是查看PCI设备信息，-grep是根据关键字查找相应信息。
2. 下载CUDA相关文件
CUDA的官方网站为https://developer.nvidi/cuda-toolkit-archive，用户可以根据自己的需要选择不同版本的CUDA Toolkit。
下载完成后，用户需要解压缩所下载的CUDA Toolkit包，建议将解压缩后的文件夹放在/opt目录下，方便管理。
3. 安装依赖
需要安装的依赖包括：gcc、g++、make、ssh server、libc6、libc-dev-bin、libc-dev、libcublas6.5、libncurses5、libncurses6、zlib1g、zlib1g-dev、libjpeg-dev、nvidia驱动等。
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sudo apt-get install -y ssh gcc g++ libc6-dev libcublas10 libcublas-dev zlib1g zlib1g-dev libjpeg-dev
sudo apt-get install -y linux-headers-$(uname -r）
“`
其中uname -r可以获取当前操作系统内核版本及其指示。
4. 编辑环境变量
CUDA需要在系统环境变量中添加一些变量，以便正常使用。用户需要在/etc/environment中添加以下环境变量：
“`
PATH=”$PATH:/usr/local/cuda/bin”
LD_LIBRARY_PATH=”$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64″
“`
其中/usr/local/cuda为CUDA的解压目录。
5. 修改系统配置文件
在Ubuntu系统中，由于默认启用了nouveau开源驱动，因此需要先将其禁用，才能使用nvidia官方驱动。
“`
sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf
“`
在文件内容的末尾加入以下内容：
“`
blacklist nouveau
blacklist lbm-nouveau
options nouveau modeset=0
alias nouveau off
alias lbm-nouveau off
“`
保存后执行以下命令：
“`
sudo update-initramfs -u
sudo reboot
“`
重启后，用户可以安装NVIDIA官方显卡驱动：
“`
sudo apt-get install nvidia-driver-*
“`
6. 进行CUDA安装
用户可以通过以下命令进入到解压后的文件夹当中：
“`
cd /opt/cuda-10.1/
“`
可以使用以下命令安装CUDA：
“`
sudo sh cuda_10.1.168_418.67_linux.run //其中cuda_10.1.168_418.67_linux.run为相应的文件名
“`
安装过程中会弹出一些选项供用户选择（包含PATH、nvcc、driver的安装路径、CUDA示例、NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64等），请根据自己的需要进行选择。
7. 测试CUDA是否安装成功
安装完成后，用户可以使用以下命令查看CUDA的版本号：
“`
nvcc –version
“`
如果输出相应版本信息，则说明CUDA安装成功。
8. 安装cuDNN和TensorRT
cuDNN是deep learning体系上的核心库，而TensorRT是针对深度学习优化的高性能的推理引擎，是英伟达的一项高性能机器学习软件开发工具包。用户可以在官方网站下载相应的安装包，然后使用以下命令进行安装：
“`
tar –xzvf .tgz //解压安装包
sudo cp –r cuda/include/* /usr/local/cuda-10.1/include/ //将解压后的文件拷贝到相应目录下
sudo cp –r cuda/lib64/* /usr/local/cuda-10.1/lib64/
“`
安装完成后，用户可以使用cuDNN的自带代码进行测试，以确定安装是否成功。
本文针对Linux下CUDA的安装过程进行了详细的介绍，以Ubuntu 18.04 LTS操作系统为例，向读者提供了一份完整、实用的CUDA安装指南。需要注意的是，在安装时需要结合当前电脑的系统情况和自己的应用场景进行选择，以确保安装成功。
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CUDA (Compute Unified Device Architecture) 是显卡厂商 NVIDIA 推出的运算平侍竖台。 CUDA™ 是一种由 NVIDIA 推出的通用并行计算架构，该架构使 GPU 能够解决复杂的计算问题。 它包含了 CUDA 指令集架构（ISA）以及 GPU 内部的并行计算引擎。 开发人员现在可以使用 C 语言, C++ , FORTRAN 来为 CUDA™ 架构编写程序，所编写出的程序可以在支持 CUDA™ 的处理器上以超高性能运行。
GPU 云服务器采用 NVIDIA 显卡，需要安装 CUDA 开发运行环境。以目前最常用的 CUDA 7.5 为例，可参照以下步骤进行安装。
Linux 系统指引
登录 CUDA驱动下载 或复制链接
。
选择操作系统和安装包。以 CentOS 7.2 64 位为例，可按如下方式进行选择：
注意：
Installer Type 推荐选择 rpm（network）。
network：网络安装包，安装包较小，需要在主机内联网下载实际的安装包。
local：本地安装汪谈袭包。安装包较大，包含每一个下载安装组件的安装包。
右击【Download】-【复制链接地址】。
登录 GPU 实例，使用 wget 命令， 粘贴上述步骤复制的链接地址下载安装包；或通过在本地系统下载 CUDA 安装包， 上传到 GPU 实例的服务器。
在 CUDA 安装包所在目录下运行如下命令：
sudo rpm -i cuda-repo-rhel7-7.5-18.x86_64.rpm
sudo yum clean all
sudo yum install cuda
在 /usr/local/cuda-7.5/samples/1_Utilities/deviceQuery 目录下，执行 make 命令，可以编译出 deviceQuery 程序。
执行 deviceQuery 正常显示如下设备信息，此刻认为 CUDA 安装正困兄确。
Windows 系统指引
要在 Windows 实例上安装 CUDA ，请使用远程桌面以管理员的身份登录您的 Windows 实例。
在 CUDA 驱动官网 下载 CUDA 安装包。
选择操作系统和安装包。以 Win Server 2023 R2 64 位为例，可按如下方式进行选择:
启动安装程序，按提示进行安装，如果最后出现完成对话框，则安装成功。
新型显卡，都可以支持显卡协处理器功能（cuda），需要在运行的软件正常支持下，才能打察旦开cuda功能，提高视频编解码，PS超大图片败祥扰等方面的速宴衡度，当前gpu不低于CPU的高性能，可以提升工作效率，降低一半时间。
远程登录云服务器跟操作自电脑所云服务器载安装所需要东西
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