下的cuda安装教程CUDA installation tutorial on Linux (cuda是什么 linux)
在深度学习、计算机视觉和自然语言处理等领域中，CUDA 是一种广泛使用的并行计算平台和编程模型。对于想要在 Linux 系统上使用 CUDA 进行开发和运行深度学习模型的学生和研究人员来说，安装 CUDA 环境是一个必经的步骤。本文将介绍在 Linux 系统下安装 CUDA 的详细步骤和注意事项，希望能帮助读者成功地搭建 CUDA 环境。
一、检查系统是否支持 CUDA
在安装 CUDA 之前，必须先确保系统符合 CUDA 的要求。具体来说，要求系统满足以下条件：
– NVIDIA 显卡，建议是 GeForce GTX 或 Tesla；
– 安装了适当的显示驱动程序，并支持 CUDA；
– 支持的 Linux 发行版，包括 Ubuntu、Debian、Fedora、openSUSE 和 CentOS。
可以通过运行以下命令来检查显卡是否可以用于 CUDA：
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lspci | grep -i nvidia
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如果能够输出类似于以下信息，则显卡支持 CUDA。
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01:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation G80 [GeForce 8800 GTS] (rev a2)
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二、下载 CUDA 工具包
当前稳定版本的 CUDA 工具包可以从 NVIDIA 官网下载。下载链接为 https://developer.nvidi/cuda-downloads 。选择适合自己系统的发布版本即可。
三、关闭图形界面并安装运行环境
在安装 CUDA 工具包之前，建议关闭图形界面，确保安装过程中没有其它程序的干扰。可以通过以下命令关闭图形界面：
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sudo systemctl stop lightdm.service
“`
停止并禁用图形界面也是一种选择：
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sudo systemctl stop lightdm.service
sudo systemctl disable lightdm.service
“`
需要注意的是，禁用图形界面之后，将无法登录到 GUI 桌面，系统只能通过命令行接口运行。
在关闭图形界面之后，需要安装 NVIDIA 显卡驱动程序、CUDA 运行环境和 CUDA 工具包。可以通过以下命令安装：
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sudo apt-get install gcc g++ make
sudo apt-get install freeglut3-dev libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libglu1-mesa libglu1-mesa-dev
sudo sh cuda-x.x.x.x.run
“`
其中 `cuda-x.x.x.x.run` 是下载的 CUDA 工具包的名称，根据实际情况进行替换。这个命令将会启动 CUDA 工具包安装程序。在安装过程中，需要输入许可协议、选择安装目录，并选择是否安装 NVIDIA 显卡驱动程序。
需要注意的是，在安装期间，CUDA 安装程序将询问是否安装显卡驱动程序。如果系统中已经安装了适当的 NVIDIA 显卡驱动程序，则应选择不安装。否则，CUDA 安装程序将自动安装基于 NVIDIA 显卡的驱动程序。
四、配置环境变量
安装 CUDA 后，需要将其添加到系统环境变量中，以便在使用 CUDA 编译器和库时不需要手动指定路径。可以通过编辑 `.bashrc` 文件来实现。打开命令行终端，输入以下命令：
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nano ~/.bashrc
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将以下两行代码添加至文件的末尾：
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export PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
“`
其中 `CUDA 10.2` 是根据实际安装版本进行更改的。
保存并退出文件后，运行以下命令以使之生效：
“`
source ~/.bashrc
“`
五、测试 CUDA 安装
安装完毕后，可以使用以下命令测试 CUDA 是否成功安装：
“`
$ cd /usr/local/cuda-10.2/samples/1_Utilities/deviceQuery
$ sudo make
$ ./deviceQuery
“`
如果输出类似于以下的信息，则表明 CUDA 安装成功：
“`
CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)
Detected 1 CUDA Capable device(s)
Device 0: “Tesla K80”
CUDA Driver Version / Runtime Version 10.1 / 10.0
…
“`
六、
安装 CUDA 不仅能够更加高效地运行深度学习模型，而且还能提供更加简单易用的操作界面。不同的 Linux 发行版可能需要不同的安装步骤，但基本的安装流程都是一样的。掌握 CUDA 安装的基本知识，对于深入学习深度学习有很大提升。
