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：
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lspci |grep -i nvidia
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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-$(uname -r）
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其中uname -r可以获取当前操作系统内核版本及其指示。
4. 编辑环境变量
CUDA需要在系统环境变量中添加一些变量，以便正常使用。用户需要在/etc/environment中添加以下环境变量：
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PATH=”$PATH:/usr/local/cuda/bin”
LD_LIBRARY_PATH=”$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64″
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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。
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sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf
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在文件内容的末尾加入以下内容：
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blacklist nouveau
blacklist lbm-nouveau
options nouveau modeset=0
alias nouveau off
alias lbm-nouveau off
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保存后执行以下命令：
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sudo update-initramfs -u
sudo reboot
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重启后，用户可以安装NVIDIA官方显卡驱动：
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sudo apt-get install nvidia-driver-*
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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：
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cd /opt/cuda-10.1/
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可以使用以下命令安装CUDA：
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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
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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：
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nvcc –version
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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：
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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。
