Linux源码安装CUDA，快速启用GPU并行计算 (linux源码安装cuda)
在数据分析、深度学习等各类计算机领域，GPU并行计算已经成为越来越重要的角色。相比于CPU，GPU拥有更多的计算核心和更高的并行度，这使得它对于大规模数学计算和图像处理等方面具备了更强大的计算能力。而在GPU并行计算方面，CUDA就是一个广泛应用的工具。
CUDA是英伟达推出的一种用于GPU并行计算的软件平台。通过CUDA，用户可以在Linux、Mac OS、以及Windows等多种平台上借助NVIDIA GPU的强大计算能力，从而加速线性代数运算、数据并行处理等需要大量计算的任务。那么，本文就将以Linux安装CUDA为主题，向读者介绍从安装到应用并行计算的完整过程。
1. 确认安装环境和准备工作
在开始安装CUDA之前，需要先确认操作系统是否是支持CUDA的版本。早期的CUDA支持更低为linux kernel 2.6.x，而现在已经支持了linux kernel 4.x版本。
在确认操作系统和版本之后，需要准备工作如下：
– 确认系统中是否有NVIDIA显卡，以及显卡的型号。
– 确认系统中是否已经安装了NVIDIA显卡驱动程序。这是因为CUDA依赖于NVIDIA设备管理器的驱动程序。
– 下载并安装CUDA的最新版本。
2. 安装NVIDIA显卡驱动程序
在开始安装CUDA之前，需要先安装NVIDIA驱动程序。建议用户前往NVIDIA官网下载最新版的驱动程序，然后根据下载的驱动程序的类型进行安装。
在安装驱动程序之前，需要关闭x-server和其它所有NVIDIA相关程序。这可以通过在终端中输入以下命令实现：
“`sudo service lightdm stop“`
然后，在安装驱动程序之前，需要在BIOS中将集成显卡和独立显卡的参数修改为「discrete」，这可以增加显卡对于系统的支持度。
接着，执行以下命令将安装包进行解压：
“`tar -xzvf NVIDIA-Linux-x86_64-your-version.run“`
注：your-version表示你下载的文件的版本号。
执行以下命令前往终端进行驱动程序的安装：
“`sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-your-version.run“`
安装过程中，需要依据提示进行相关设置和选择。
安装驱动程序时，可以通过运行以下命令来查看显卡设备的信息：
“`nvidia-i“`
如果弹出的界面中显示包含显存大小，显卡型号等信息，表示显卡驱动程序安装成功。
3. 下载CUDA并安装
在确认NVIDIA驱动程序安装成功之后，需要下载CUDA并安装。用户可以访问NVIDIA CUDA官网，根据自己的需求和显卡型号进行下载。
在下载完成之后，可以通过执行以下命令在终端安装CUDA：
“`sudo ./cuda_x.x.x_linux.run –override“`
注：x代表CUDA的版本。
需要注意，安装过程中需要选择最小安装。一旦安装完成，还需要添加CUDA库路径到环境变量中，以便后续开发者在编译代码时可以正常调用CUDA库。
4. 测试CUDA安装是否成功
在完成CUDA的安装之后，可以运行一个简单的CUDA测试程序来检查CUDA是否安装成功。
在终端中执行以下命令：
“`cd /usr/local/cuda/samples/“`
“`sudo make“`
这个命令将会编译所有的CUDA sample程序，并且会生成可执行文件。然后执行以下代码来运行程序：
“`./deviceQuery“`
如果运行成功，则会出现以下信息：
“`Found 1 CUDA Capable device(s)“`
“`Device 0: “GeForce GTX 1080 Ti”“`
“`CUDA Driver Version / Runtime Version 11.2 / 11.2“`
表示CUDA环境已经安装成功。
5. 启用GPU并行计算
在确认CUDA安装成功之后，可以通过编写CUDA程序，对于需要大规模计算的任务进行并行计算加速。
在CUDA中，用户需要将计算任务划分为不同的数据块，这些数据块可以分别分配给各个计算核心进行计算。这样，不同的计算核心可以同时并行计算不同数据快的计算任务，从而实现了GPU的并行加速。
CUDA编程主要有两种语言实现：CUDA C/C++和CUDA FORTRAN。其中，CUDA C/C++是目前使用最广泛的语言。基本编程流程如下：
– 确认计算的数据维度和格式，根据需要调用相关的CUDA库函数。
– 采用CUDA并行计算的方案，将数据分为不同的数据块，分别分配给各个计算核心。
– 编写计算核心的函数，并设置每个计算核心的参数。
– 在Code中调用CUDA加速的函数即可将计算任务划分给GPU。
在使用CUDA进行并行计算时，也需要注意以下几点：
– CUDA并行计算的适用于需要大规模高速计算的任务，较小规模的计算任务使用CPU计算即可。
– 安装CUDA环境需要使用较高的算力显卡，并且需要安装相应的NVIDIA驱动程序。（否则无法进行加速并行操作）
– CUDA并行计算的信号处理能力非常出色，可以同时进行上万次处理的运算。
– 在CUDA C/C++的语言中，支持的数据类型可以在命令行输入“nvcc -arch=compute_xx -ptx”查看。
综上，本篇文章以Linux为操作系统，向读者简要介绍了如何安装CUDA环境。CUDA作为市场上最常用的GPU并行计算工具，具有高效且易于使用的特点。在未来的计算机领域中，它将越来越得到广泛应用，让我们期待GPU技术在软件一端的更多发展吧。
