ubuntu20.4镜像下载安装教程

<think>好的，我需要帮助用户找到关于Ubuntu 20.04镜像下载及安装的详细教程。首先，用户提到了引用[1]、[2]、[3]，这些引用内容主要涉及Docker镜像的拉取、cuDNN的安装以及Autoware.universe的安装步骤。不过用户现在需要的是Ubuntu 20.04镜像本身的下载和安装指南，所以可能需要调整方向，结合用户提供的引用内容中的相关部分，尤其是关于Docker和NVIDIA工具的部分。 首先，Ubuntu 20.04的官方镜像可以从Ubuntu官网下载，用户需要访问releases.ubuntu.com选择桌面版或服务器版。用户之前可能通过Docker拉取过CUDA镜像，比如引用[1]中的nvidia/cuda:12.1.1-cudnn8-devel-ubuntu20.04，但这里用户需要的是基础Ubuntu镜像的安装步骤。不过，如果用户想使用Docker来运行Ubuntu 20.04，也可以提供相关命令，比如docker pull ubuntu:20.04，但需要确保用户了解Docker和原生安装的区别。 接下来，安装步骤方面，如果是物理机安装，需要制作启动盘，进入BIOS设置，进行分区等。用户之前安装过Docker和NVIDIA容器工具（引用[3]），可能是在Ubuntu系统上进行的，所以可以建议用户在安装完Ubuntu后，参考这些步骤配置Docker环境。另外，用户提到cuDNN的安装（引用[2]），这可能是在安装完Ubuntu和CUDA之后进行的，但当前问题主要聚焦在Ubuntu本身的安装，所以这部分可以作为后续步骤提及。 用户可能需要详细的步骤，包括下载镜像、制作启动介质、安装过程、以及安装后的基础配置，比如驱动安装、Docker安装等。根据引用[3]，用户可能对使用Docker和NVIDIA工具感兴趣，因此在安装指南中可以加入这些部分，作为可选的高级配置。 需要确保回答结构清晰，分步骤说明，并且引用相关的引用内容，比如在安装Docker时提到参考官方文档（引用[3]），或者在配置NVIDIA容器工具时引用相关链接。同时，用户可能需要验证镜像的完整性，这部分需要指导用户如何通过SHA256校验。 最后，生成的相关问题需要围绕Ubuntu安装后的配置、Docker使用、驱动安装等，确保问题与用户提供的引用内容相关，比如CUDA安装、Docker镜像使用等。</think>### Ubuntu 20.04镜像下载及安装指南 #### 1. 下载官方镜像 - **访问Ubuntu官网**：前往 [Ubuntu 20.04 LTS下载页面](https://releases.ubuntu.com/20.04/)，选择桌面版（Desktop）或服务器版（Server）。桌面版适合个人开发，服务器版无图形界面。 - **镜像校验**：下载完成后，通过`SHA256`校验文件完整性。例如： ```bash sha256sum ubuntu-20.04.6-desktop-amd64.iso ``` 确保输出值与官网提供的哈希值一致。 #### 2. 制作启动介质 - **工具选择**：使用`Rufus`（Windows）或`BalenaEtcher`（跨平台）将ISO写入U盘。 - **操作示例**（Linux命令行）： ```bash sudo dd if=ubuntu-20.04.6-desktop-amd64.iso of=/dev/sdX bs=4M status=progress ``` （需替换`/dev/sdX`为实际U盘设备路径） #### 3. 安装Ubuntu 20.04 - **启动安装**：插入U盘重启，进入BIOS选择U盘启动。 - **分区建议**（桌面版）： - EFI分区：512MB（类型`EFI System`） - 交换分区：≥物理内存大小（类型`swap`） - 根分区：剩余空间（类型`ext4`，挂载点`/`） - **安装选项**：选择语言、时区，创建用户并设置密码。 #### 4. 基础配置 - **更新系统**： ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y ``` - **安装显卡驱动**（如NVIDIA）： ```bash sudo ubuntu-drivers autoinstall ``` 重启后验证驱动： ```bash nvidia-smi # 若显示GPU信息则成功[^3] ``` #### 5. 可选：Docker环境配置 - **安装Docker**（参考引用[3]）： ```bash sudo apt install docker.io sudo systemctl enable --now docker ``` - **配置NVIDIA容器工具**： ```bash curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list sudo apt update && sudo apt install -y nvidia-container-toolkit ``` 验证CUDA容器： ```bash sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.1.1-cudnn8-devel-ubuntu20.04 nvidia-smi ```[^1][^3] #### 6. 扩展开发环境 - **CUDA/cuDNN安装**（参考引用[2]）： 1. 从NVIDIA开发者网站下载CUDA Toolkit和cuDNN Tar包。 2. 安装CUDA： ```bash sudo sh cuda_12.1.1_530.30.02_linux.run ``` 3. 解压cuDNN至CUDA目录： ```bash sudo tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.9.3.28_cuda12-archive.tar.xz -C /usr/local/cuda-12.1 ``` ---