Ubuntu18.04系统下最新版GPU环境配置详细教程

发布网友发布时间：2024-11-28 23:09

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热心网友时间：2024-11-28 23:32

在Ubuntu 18.04系统下配置深度学习GPU环境，主要是涉及显卡驱动安装、Cuda版本安装与cuDNN的安装。以下详细步骤帮助实现高效且简洁的GPU环境配置。
首先，要确保安装最新的图形驱动。使用PPA源的方式添加Graphic Drivers源，执行命令更新系统。
系统自动查找并推荐驱动版本，通常推荐使用最高版本的nvidia-driver，如nvidia-driver-440。利用命令行安装选定的驱动版本，确保驱动安装成功。
驱动安装完成后，重启计算机使驱动生效。重启后，通过命令检查驱动是否安装成功，应显示显卡型号及显存利用情况。
接着，安装Cuda 10.0版本。访问英伟达驱动安装指引网站，选择相应的Linux、x86_64、Ubuntu、18.04系统版本进行安装。下载对应版本的Cuda安装文件，并按照网站指示进行安装。
安装Cuda完成后，需要重启电脑。重启后，通过命令验证Cuda是否成功安装，应显示GPU相关信息。
最后，安装cuDNN。同样通过英伟达开发者网站下载cuDNN，注册并登录账号后，选择与Cuda版本匹配的cuDNN版本下载。将下载的文件放入指定文件夹并打开终端，执行相应的安装命令，完成cuDNN安装。
测试cuDNN安装是否成功，通过命令验证。若显示“Test passed !”，表示安装成功。
至此，深度学习GPU环境配置完成。现在可以愉快地进行深度学习框架，如TensorFlow的安装与应用。
配置完成意味着准备好进行深度学习的学习和研究。请务必指出文中可能存在的错误，以便不断优化和提高配置的严谨性。同时，如果有更好的实现方法或优化建议，欢迎您分享。