linux安装cuda

linux安装cuda相关知识

• 纯净Ubuntu16安装CUDA(9.1)和cuDNN

  欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容：所有原创文章分类汇总及配套源码，涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等； 本篇概览 自己有一台2015年的联想笔记本，显卡是GTX950M，已安装ubuntu 16.04 LTS桌面版，为了使用其GPU完成deeplearning4j的训练工作，自己动手安装了CUDA和cuDNN，在此将整个过程记录下来，以备将来参考，整个安装过程分为以下几步： 准备工作 安装Nvidia驱动 安装CUDA 安装cuDNN 特别问题说明 按照一般步骤，在安装完Nvidia显卡驱动后
• CUDA编程(二): Ubuntu下的CUDA10.x环境搭建

  目录 前言 开发环境一览 显卡驱动安装 下载驱动 禁用nouveau 安装驱动 安装CUDA8.0 第一个CUDA程序 向世界问好 最后 前言 在Linux下安装驱动真的不是一件简单的事情, 尤其是显卡驱动, 一失败直接进不去系统都是很可能的. 我在经历了无数折磨之后终于搭起了CUDA编程环境. 关于快速搭建CUDA开发环境, 可以参考Ubuntu18.04LTS快速搭建CUDA环境. 前提是你对版本没要求, 能用就行. 我是很心水老黄的, 但是, 我还是想说"So, Nvidia: FUCK YOU!"(Linux之父原话)(手动滑稽). 2
• 1.win10+VS2015+CUDA环境配置

  完全放弃了DSP，来学CUDA，这个基本就是按照毕业设计来做了，所以应该会做很久，应该会写一系列博客，主要是和图像相关的，首先来看CUDA配置，这里主要说的是win10配置。我本来原先编译opencv的时候就用的是VS2015，所以这里也不装新的了，NVIDIA的驱动和CUDA我也是装过的，所以只说下大概的思路，其实这个和配置opencv的时候特别像。1.安装VS2015这个安装的时候只要注意把VC++选上就可以了，默认的选项是不加VC++的。另外不要安装更新，联网更新很慢。2. 安装NVIDIA驱动。这个也很简单，windows的更简单，只需要去官网下载自己对应的版本来装就可以了。3. 安装cuda toolkit下载地址，当时为了适配tensorflow安装的是8.0版本，现在已经出到9.2了，选择合适自己的就好。windows版本的exe文件安装还是比较简单的，全部选择默认路径安装就可以了。然后下面是配置：配置环境变量，在安装完成之后已经有默认配置了CUDA_PATH和CUDA_PATH_V8_0两个
• Ubuntu18.04LTS快速搭建CUDA环境

  关于NVIDIA显卡的驱动安装, 可以参考旧文, 装好驱动之后, 只需要一条指令即可完成cuda环境的搭建. sudo apt install nvidia-cuda-toolkit 大小在2G左右, 和官网下载的安装包大小相当. 然后用nvcc -V进行查看, 发现没有安装最新的CUDA10.0, 安装的是CUDA9.1. 操纵系统是Ubuntu18.04LTS. 然后使用如下代码进行测试: #include <stdio.h> __global__ void helloFromGPU () { printf("Hello, world! from GPU!\n"); } int main() { printf("Hello, world! from CPU

linux安装cuda相关课程

• Linux软件安装管理 软件安装对于操作系统来说是常用的操作，那如何在Linux中使用命令进行软件安装呢？本课程就带你来了解Linux中的软件如何进行安装、卸载、升级等管理。课程内容包括rpm命令管理、yum在线管理、源码包管理和脚本安装包。

  讲师：Tony 初级 79587人正在学习

• PHP扩展安装指南 PHP扩展作为构建PHP的重要组成部分，可以让我们快速扩展PHP的功能，使得PHP对各种工具的支持有了较好的依托。本课程从全面认识PHP扩展开始，深入探讨PHP扩展安装步骤，并且通过实战课程进一步加深PHP扩展的管理和安装。

  讲师：PHPChina春阳 中级 12535人正在学习

• PHP环境LAMP/LNMP安装与配置 本课程适于PHP初学者，属于PHP开发环境的安装。LAMP是Linux + Apache/Nginx + Mysql + PHP的简称。本课程和您一起，手把手安装配置LAMP环境。目前，国内外，无论一线互联网企业还是创业公司，LAMP都是Web开发的主流，以其高性能、特稳定、开源免费等特性闻名于世。

  讲师：Lane 初级 45004人正在学习

linux安装cuda相关教程

• 2.3 安装 cuDNN 与 Windows 的安装一样，我们都需要使得 CUDA 与 CuDNN 的版本相对应，因此我们要首先要确定自己的要下载的 cuDNN 版本并且下载到自己的机器上（这里以 tar 文件为例）。运行命令，解压 cuDNN：tar -xzvf cudnn-x.x-linux-x64-v8.x.x.x.tgz将文件拷贝到 CUDA 的安装目录sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/includesudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64如果之后运行失败的话可能是权限问题，需要提升以下权限。我们可以通过以下命令来提升一下目录的权限。chmod -R 777 /usr/local/cuda
• 2. 安裝 CUDA 工具 首先我们需要像 Windows 安装一样，找到自己的 CUDA 版本。cat /usr/local/cuda/version.txtTips：不同用户的驱动的安装位置不一样，这只是默认的安装路径。然后根据自己的 CUDA Driver 的版本，找到适合自己 CUDA Driver 版本的 CUDA 工具包，然后我们便可以运行以下命令来进行安装。wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.0.2/local_installers/cuda_11.0.2_450.51.05_linux.runsudo sh cuda_11.0.2_450.51.05_linux.run这只是安装的一种方式，其实官方网站给我们提供了非常完备的安装方案，每当我们选择一个版本与安装方式之后，官方便会给我们详细的安装指引，从而指引我们完成安装。配置环境变量：export PATH=/usr/local/cuda-11.0/bin:$PATHexport LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH当然，这里面的路径是你自己的 CUDA 的安装路径。
• TensorFlow 安装 - GPU 与 CPU 版本相比，因为可以利用 GPU 进行更加复杂的运算，因此 GPU 版本的 TensorFlow 要比 CPU 版本的 TensorFlow 强大不少。相应的，GPU 版本的 TensorFlow 安装步骤也更加复杂。那么我们这一节就来看一下 TensorFlow-GPU 应该如何安装。首先我们要明确的是，如果想要使用 TensorFlow 的 GPU 版本，那么首先拥有 TensorFlow 所支持的 GPU 硬件与相应的软件支持。目前来说 TensorFlow 在官方文档之中给出的要求为：硬件要求：CUDA® 计算能力为 3.5 或更高的 NVIDIA® GPU 卡。软件要求：NVIDIA® GPU 驱动程序：CUDA 10.1 需要 418.x 或更高版本；CUDA® 工具包：TensorFlow 支持 CUDA 10.1（TensorFlow 2.1.0 及更高版本）；CUDA 工具包附带的 CUPTI；cuDNN SDK（7.6 及更高版本）；TensorRT 6.0，可缩短用某些模型进行推断的延迟时间并提高吞吐量（可选）。一般而言，我们 Nvidia® GTX 750 及其以上的显卡都可以达到计算能力3.5 （GTX 760 与 GTX 770除外）。对于软件需求我们会在下面的安装教程之中帮助大家安装与升级。所以如果大家的 GPU显卡不符合要求，那么就需要更新自己的硬件条件或者采用 CPU 版本的TensorFlow。那么这节课我们就带大家学习以下如何在硬件条件符合的情况之下，在 Windows 与 Linux 上安装 TensorFlow。
• 1.3 安装符合自己版本的 CUDA 工具包 这一个步骤的版本因人而异，因为每个人的显卡版本不一样，并且每个人的显卡驱动也不尽相同，所以需要根据自己的实际情况而来。故而这一步的操作较为复杂。首先要查看自己显卡驱动的 CUDA Driver 版本。 打开 Nvidia 控制面板，并点击查看信息，再切换到“组件”选项卡，在此界面可以查看到自己的 CUDA Driver 版本，如下图所示：在上图的示例之中，CUDA Driver 的版本为 11.0 。去 Nvidia 开发者官方网站下载相应的 CUDA 工具包。 我们可以访问 Nvidia 开发者官网 CUDA 下载，访问的结果如下图所示：然后在这个页面之中选择符合自己版本的 CUDA 下载。 因为上文之中的CUDA Driver 版本为11.0版本，故而我们需要下载第一个 CUDA 工具包。安装 CUDA 工具包，该步骤较为简单，我们只需要双击打开，并根据指示一步步安装即可。安装完成之后根据提示，添加系统变量：并且在 Path 变量之中添加刚刚新增的变量：%CUDA10% 。Tips：该处的名字可以自己取，也可以将路径直接添加到PATH之中。
• 1.4 安装 cuDNN 在这一步，我们要安装 cuDNN 这一个扩展工具，该工具能够很大程度地提升 TensorFlow 的训练速度。具体来说，我们可以按照下面几个步骤进行安装：登录 cuDNN官方下载网站，并选择自己的版本下载，如下图所示：我们可以根据自己的 CUDA 版本来选择自己要下载cuDNN版本，比如上文的 CUDA 版本为11.0，那么我们便可以下载下图中的第一个cuDNN版本。下载完成后进行解压，并将解压完成的三个文件夹复制到 CUDA 的安装目录即可。
• 在 Linux 上安装 Java 本小节我们将介绍如何在 Linux 平台安装 Java 。我们选用最常用的 Linux 发行版本 CentOS 来进行（注：版本号为CentOS 7.6）。如果你想在其他平台安装 Java，请查看对应平台的安装教程：在 Windows 上安装 Java在 MacOS 上安装 Java

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