ubuntu cuda配置？Ubuntu软件源怎么配置
大家好，关于ubuntu cuda配置很多朋友都还不太明白，不过没关系，因为今天小编就来为大家分享关于Ubuntu软件源怎么配置的知识点，相信应该可以解决大家的一些困惑和问题，如果碰巧可以解决您的问题，还望关注下本站哦，希望对各位有所帮助！
ubuntu16+NVIDIA驱动+CUDA+cuDNN配置安装
在Ubuntu16系统中，配置安装NVIDIA驱动、CUDA、cuDNN，以及解决安装过程中可能遇到的问题，是一个需要细致操作的流程。以下内容将分步骤指导，确保安装过程顺利进行。
首先，解决Python pip下载速度慢的问题。可以使用链接下载工具axel，通过命令行直接通过连接下载文件，提高下载速度。
接着，安装TeamViewer以实现Ubuntu服务器与桌面的连接。通过命令行下载TeamViewer，保存并退出。重启后，即可尝试连接。
SSH连接时遇到被拒绝的情况，这通常需要检查SSH服务的配置文件，并确保权限设置正确。若问题依旧，可以尝试重启SSH服务或调整安全策略。
硬盘挂载问题可以通过Ubuntu应用商店安装磁盘管理工具GParted。使用GParted进行分区操作，按照推荐的硬盘分区方案进行挂载，以确保数据安全。
安装NVIDIA驱动时，推荐通过软件更新来安装，以避免直接使用.run文件安装可能导致的问题。若安装失败，可以尝试卸载原有驱动，禁用nouveau驱动，然后通过文本编辑器在系统配置文件中添加相关禁用命令，确保驱动安装成功。
安装CUDA和cuDNN时，确保CUDA版本与PyTorch兼容，并下载对应的CUDA Toolkit和cuDNN版本。安装过程中，选择合适的配置选项，避免重复安装驱动。安装完毕后，配置环境变量，并通过测试验证安装是否成功。
安装Anaconda，选择适合自己系统的版本进行下载和安装。安装后，配置pytorch版本为1.1.0，CUDA版本为10.0，并创建虚拟环境以进行特定项目的开发。
在安装过程中，可能会遇到各种问题，如GPU信息驱动选择不当、gcc和g++版本不匹配等。在遇到问题时，可以参考官方文档进行操作或搜索解决方案。例如，解决sudo下nvcc找不到问题，可能需要调整环境变量；安装cuDNN时，确保版本与CUDA兼容。
安装Anaconda后，可使用其进行虚拟环境的创建和管理，确保项目环境的隔离和统一。在安装Anaconda的同时，需要注意版本的兼容性，以避免后续开发中的问题。
通过上述步骤，可以较为系统地解决Ubuntu16中NVIDIA驱动、CUDA、cuDNN的配置和安装问题。在实际操作中，可能还会遇到一些特定的环境问题，需要根据实际情况调整策略。重要的是，确保在每一步操作后进行验证，以确保安装的稳定性和兼容性。
Ubuntu16.04无法安装CUDA吗
Ubuntu 16.04安装 CUDA7.5
作者：autocyz
在介绍Ubuntu 16.04安装 CUDA7.5开始前，先辨析几个概念GPU、NVIDIA、NVIDIA驱动、CUDA、cudnn等，这些概念对于一个新手来说肯定是很晕的，正如我当初一样，所以我这里就稍微介绍一下这几个概念：
GPU:Graphics Processing Units，也就是我们常说的显卡。现在的笔记本或者台式机都会有显卡，但是能够让我们用来做并行计算的真正的GPU就只有NVIDIA出产的GPU了。
NVIDIA：GPU生产厂商，在运算GPU处于垄断地位。
NVIDIA驱动：就是NVIDIA生产的GPU想在电脑上正常使用所需的驱动。
CUDA：Compute Unified Device Architecture，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 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。我们想使用GPU进行深度学习运算的时候，必须要用到这个运算平台。
cudnn:CuDNN是NVIDIA专门针对Deep Learning框架设计的一套GPU计算加速方案，目前支持的DL库包括Caffe，ConvNet, Torch7等.
Ubuntu 16.04安装cuda7.5
部分参照：
在安装之前，先说一下本人工作站的设备配置（主要是GPU的）：
设备上一共有三块GPU，一快是专门用来做显示的NVS310
两块用来做运算的GeForce GTX TITIAN X
第一步：选择最新的nvidia驱动（很重要！！！）
先打开计算机中的“软件和更新”，查看“附加驱动”，选择nvidia的驱动为最新的驱动。更新完之后最好重启一下。
我曾经遇到一些错误，就是因为我的NVIDIA驱动太老了，而cuda7.5则依赖于比较新的驱动。
第二步：下载cuda
去官网下载，选择Linux——ubuntu——15.04（我安装的时候还只支持到15.04，没有支持16.04版本的）——runfile(local)
第三步：安装PPA软件管理包工具
什么是 PPA？
PPA，表示 Personal Package Archives，也就是个人软件包集。
有很多软件因为种种原因，不能进入官方的 Ubuntu软件仓库。为了方便 Ubuntu用户使用，launchpad.NET提供了 ppa，允许用户建立自己的软件仓库，自由的上传软件。PPA也被用来对一些打算进入 Ubuntu官方仓库的软件，或者某些软件的新版本进行测试。PPA上的软件极其丰富，如果 Ubuntu官方仓库中缺少您需要的某款软件，可以去 PPA上找找看。
我们安装的cuda可能在Ubuntu仓库中木有，所以用PPA来下载。
sudo add-apt-repository ppa:xorg-edgers/ppa
sudo apt-get update
第四步：执行cuda的.run文件
cd到下载的.run文件夹执行：
sudo./cuda_7.5.18_linux.run--override
第五步：选择安装选项
选择安装选项：（注意：应为之前已经安装过NVIDIA Display Driver的驱动了（如第一步），所以这里选择不安装NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 352.39。如果选择安装会出现错误，并且导致安装CUDA失败。
Do you accept the previously read EULA?(accept/decline/quit): accept
You are attempting to install on an unsupported configuration. Do you wish to continue?((y)es/(n)o) [ default is no ]: y
Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 352.39?((y)es/(n)o/(q)uit): n
Install the CUDA 7.5 Toolkit?((y)es/(n)o/(q)uit): y
Enter Toolkit Location [ default is/usr/local/cuda-7.5 ]:
Do you want to install a symbolic link at/usr/local/cuda?((y)es/(n)o/(q)uit): y
Install the CUDA 7.5 Samples?((y)es/(n)o/(q)uit): y
Enter CUDA Samples Location [ default is/home/kinghorn ]:/usr/local/cuda-7.5
Installing the CUDA Toolkit in/usr/local/cuda-7.5...
Finished copying samples.
===========
= Summary=
===========
Driver: Not Selected
Toolkit: Installed in/usr/local/cuda-7.5
Samples: Installed in/usr/local/cuda-7.5
第六步：添加cuda到环境变量里面
sudo nano/etc/profile.d/cuda.sh
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
sudo nano/etc/ld.so.conf.d/cuda.conf
/usr/local/cuda/lib64
source/etc/ld.so.conf.d/cuda.confcd/usr/local/cuda-7.5/samples/1_Utilities/deviceQuery
make
sudo./deviceQuery
sudo ldconfig
第七步：将GCC降级或者采用暴力的方式让cuda7.5支持高版本GCC。
由于cuda7.5不支持gcc4.9以上的版本，而ubuntu16.04默认的是gcc5，这会造成安装的失败，解决方法有两种，
1、对gcc进行降级，让系统采用低版本的GCC，但是这种方式有一定的问题，因为Ubuntu16.04很多系统文件默认是使用gcc5编译的，因此如果用降级的方法安装完cuda后，在后期安装caffe的时候，可能会报类似于undefined的错误，这是因为你的gcc版本低，其所需的系统文件找不到。.
sudo apt-get install g++-4.9
sudo update-alternatives--install/usr/bin/gcc gcc/usr/bin/gcc-4.9 20
sudo update-alternatives--install/usr/bin/gcc gcc/usr/bin/gcc-5 10
sudo update-alternatives--install/usr/bin/g++ g++/usr/bin/g++-4.9 20
sudo update-alternatives--install/usr/bin/g++ g++/usr/bin/g++-5 10
sudo update-alternatives--install/usr/bin/cc cc/usr/bin/gcc 30
sudo update-alternatives--set cc/usr/bin/gcc
sudo update-alternatives--install/usr/bin/c++ c++/usr/bin/g++ 30
sudo update-alternatives--set c++/usr/bin/g++
2、这种方式有点类似于黑箱方式，即强制让他不报错。编辑/usr/local/cuda/include/host_config.h，将其中的第115行注释掉：
将
#error-- unsupported GNU version! gcc versions later than 4.9 are not supported!
改为
//#error-- unsupported GNU version! gcc versions later than 4.9 are not supported!
上面就是设置gcc版本优先级的。20和10就代表你所使用的gcc、g++的版本优先级。
第八步：测试是否安装成功
执行如下指令，正常情况下会出现设备中所有的GPU，并把每个GPU的信息打印出来。
nvidia-smi
如果没有出现错误之类的话，就说明安装成功了。
第九步：测试cuda的Samples
cd/usr/local/cuda-7.5/samples/1_Utilities/deviceQuery
make
sudo./deviceQuery
如果显示的是一些关于GPU的信息，则说明安装成功了。
Ubuntu 14.04安装配置CUDA
Ubuntu 12.04配置NVIDIA CUDA5.5实录
Ubuntu安装Theano+CUDA
关于Ubuntu 12.04下 CUDA5.5的安装请参看如下链接 Ubuntu 12.04安装 CUDA-5.5
Caffe配置简明教程( Ubuntu 14.04/ CUDA 7.5/ cuDNN 5.1/ OpenCV 3.1)
在Ubuntu 14.04上配置CUDA+Caffe+cuDNN+Anaconda+DIGITS
Ubuntu16.04下CUDA8.0+Caffe安装配置过程
Ubuntu 14.04下CUDA8.0+ cuDNN v5+ Caffe安装配置
Ubuntu 16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0深度学习环境配置
更多Ubuntu相关信息见Ubuntu专题页面
Ubuntu24.04配置cuda、cudnn
首先，对于Ubuntu 24.04的CUDA和CUDNN配置，关键步骤如下：
1.确保显卡驱动已安装：检查电脑当前的显卡驱动，确认是否为支持CUDA的版本。如果需要更新，可以从显卡制造商的官方网站下载安装程序，然后按照指示进行安装。安装完成后，通过命令行验证驱动是否成功加载。
2.安装CUDA 12.2：
访问CUDA 12.2的官方下载链接进行下载。
在终端中，打开bash配置文件：vi~/.bashrc，为新安装的CUDA设置环境变量。
3.安装CUDNN：同样从官方或可信源获取CUDNN对应CUDA版本的下载文件。
安装CUDNN后，验证其是否成功安装，可以通过CUDA管理工具或运行特定的CUDNN测试程序来确认。
