ubuntu CUDA11.8

### 安装和配置 CUDA 11.8 on Ubuntu #### 准备工作 为了确保顺利安装 CUDA 11.8，在开始之前需确认系统已更新并安装必要的依赖包。对于基于 Debian 的发行版如 Ubuntu，可以执行如下命令来准备环境： ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y sudo apt install build-essential cmake git unzip zip curl wget -y ``` #### 下载 CUDA Toolkit 访问 NVIDIA 开发者网站获取适用于目标系统的 CUDA 版本。如果遇到网络问题无法通过 `wget` 命令下载文件，则可以在浏览器中手动下载所需的安装程序，并将其传输到服务器上[^2]。 #### 安装 CUDA Toolkit 假设已经获得了 `.run` 文件形式的离线安装器（例如 `cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run`），则可以通过以下方式完成安装过程： ```bash chmod +x cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run sudo ./cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run --silent --toolkit ``` 注意：上述命令中的选项参数用于静默模式安装仅限于工具链部分；如有其他需求可查阅官方文档调整相应设置。 #### 配置环境变量 编辑用户的 shell profile 文件（通常是 `~/.bashrc` 或 `~/.zshrc`），添加下面两行以使新版本的编译器优先级高于默认值： ```bash export PATH=/usr/local/cuda-11.8/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.8/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} ``` 保存更改后运行 `source ~/.bashrc` （或对应shell配置文件）让修改生效[^1]。 #### 测试安装成果 最后一步是验证安装是否成功。这通常涉及到编写一段简单的 C++ 程序调用 cuBLAS 库函数计算两个向量之间的点积，也可以直接尝试编译并运行位于 `/usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery` 目录下的示例项目。 ```cpp // Example of a simple program using CUDA runtime API to perform vector addition. #include <iostream> __global__ void add(int n, float *x, float *y) { int index = threadIdx.x; y[index] = x[index] + y[index]; } int main(void) { int N = 1<<20; // 1M elements float *x, *y; // Allocate Unified Memory – accessible from CPU or GPU cudaMallocManaged(&x, N*sizeof(float)); cudaMallocManaged(&y, N*sizeof(float)); for (int i = 0; i < N; ++i){ x[i] = 1.0f; y[i] = 2.0f; } // Launch kernel on GPU with N threads add<<<1,N>>>(N,x,y); // Wait for GPU to finish before accessing on host cudaDeviceSynchronize(); std::cout << "Result: " << y[0] << "\n"; cudaFree(x); cudaFree(y); } ```