如何安装 CUDA Toolkits

安装 CUDA Toolkit 的步骤如下,具体步骤根据你的操作系统(Windows/Linux/Mac)有所不同。以下是 WindowsLinux 系统的安装步骤:


Windows 系统安装 CUDA Toolkit

  1. 前提条件

    • 确保你的计算机上已经安装了 NVIDIA 显卡,并且它支持 CUDA。
    • 确保你安装了 适合你的显卡的 NVIDIA 驱动程序
  2. 下载 CUDA Toolkit

    • 访问 NVIDIA CUDA Toolkit 下载页面。
    • 选择你操作系统的版本(Windows)、版本号(比如 11.x)等,点击 Download
  3. 安装 CUDA Toolkit

    • 运行下载的安装包,按照提示完成安装过程。
      • 在安装过程中,你可以选择安装 CUDA ToolkitNVIDIA驱动(如果你的驱动已经是最新的,可以跳过此项)。
      • 推荐选择 Express 安装,它会自动为你配置好大部分环境。
    • 在安装过程中,安装程序会提示你是否添加环境变量到系统中(一般默认会选中)。确保选中此选项。
  4. 验证安装

    • 安装完成后,打开命令提示符(cmd),输入以下命令:
      nvcc --version
      
    • 如果能看到 CUDA 版本信息,说明安装成功。
  5. 配置环境变量
    如果你在安装时未自动配置环境变量,手动配置如下:

    • CUDA Toolkit 安装路径默认在 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vXX.X
    • 打开 环境变量设置
      1. 右键点击 “此电脑” -> 选择 “属性”。
      2. 选择 高级系统设置 -> 点击 环境变量
    • 系统变量 中,添加以下两个路径:
      • CUDA_PATHC:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vXX.X
      • Path
        • C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vXX.X\bin
        • C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vXX.X\libnvvp

Linux 系统安装 CUDA Toolkit

  1. 前提条件

    • 确保你的系统已经安装了 NVIDIA 显卡 并且支持 CUDA。
    • 确保你安装了 适合你的显卡的 NVIDIA 驱动程序
  2. 下载 CUDA Toolkit

    • 访问 NVIDIA CUDA Toolkit 下载页面,选择 Linux 操作系统。
    • 选择适合你 Linux 发行版的安装包(例如 .deb.rpm 格式)。
  3. 安装 CUDA Toolkit

    • 对于 .deb 安装包

      • 下载 .deb 包后,使用命令行进入下载目录并运行:
        sudo dpkg -i cuda-repo-<version>.deb
        sudo apt-key adv --fetch-keys http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/<your_ubuntu_version>/x86_64/7fa2af80.pub
        sudo apt-get update
        sudo apt-get install cuda
        
      • 如果遇到依赖问题,可以使用以下命令修复:
        sudo apt --fix-broken install
        
    • 对于 .rpm 安装包

      • 下载 .rpm 包后,运行以下命令安装:
        sudo rpm -i cuda-repo-<version>.rpm
        sudo yum clean all
        sudo yum install cuda
        
  4. 设置环境变量

    • 安装完成后,编辑 ~/.bashrc 文件,添加以下行:
      export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
      export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
      
    • 然后运行:
      source ~/.bashrc
      
  5. 验证安装

    • 打开终端,运行以下命令检查 CUDA 是否安装成功:
      nvcc --version
      
    • 你还可以使用 nvidia-smi 命令查看显卡信息:
      nvidia-smi
      

安装后的一些常见操作

  1. 测试 CUDA 程序

    • 在安装后,你可以运行一些官方提供的示例代码来验证安装是否正常。例如,进入 CUDA 示例代码目录,运行:
      cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery
      sudo make
      ./deviceQuery
      
    • 如果输出显示你的显卡信息,并且没有报错,说明 CUDA 已成功安装。
  2. 安装 cuDNN(深度学习库)

    • 如果你要使用 CUDA 进行深度学习开发,建议安装 cuDNN。你可以从 NVIDIA cuDNN下载页面 下载与 CUDA 版本匹配的 cuDNN。

完成这些步骤后,你就可以开始使用 CUDA 进行开发了!如果遇到任何问题,随时可以提出。

你可能感兴趣的:(AI,cuda)