linux系统CUDA最新完整教程
时间: 2025-03-22 08:15:46 浏览: 23
### Linux 下 CUDA 的最新完整教程
对于最新的 CUDA 版本,在 Linux 系统下的安装过程可以分为几个主要部分,包括驱动程序的准备、CUDA 工具包的下载与安装以及环境变量的设置。以下是详细的说明:
#### 驱动程序的要求
为了支持 CUDA 功能,Linux 系统需要安装 NVIDIA 显卡驱动程序。推荐版本可以通过访问官方文档获取[^1]。确保显卡兼容并满足最低硬件需求。
#### CUDA 工具包的下载
可以从 NVIDIA 官方网站上找到最新版本的 CUDA Toolkit。选择适合的操作系统和架构组合,例如 `ubuntu2204/cross-linux-aarch64` 或其他指定选项。这一步骤非常重要,因为不同的操作系统可能对应特定的工具包版本。
#### 安装步骤概述
一旦选择了正确的发行版和体系结构,按照以下指南操作即可完成安装:
1. 添加 NVIDIA 软件源到系统的APT存储库列表中。
2. 更新本地APT缓存以反映新增加的内容。
3. 执行实际的软件包安装命令,比如使用apt-get install cuda这样的方式来进行标准流程处理[^2]。
#### 设置环境变量
成功安装之后还需要调整PATH及LD_LIBRARY_PATH这两个重要的shell路径参数以便于后续能够正常调用相关二进制文件及其共享库资源。具体做法如下所示:
```bash
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
```
以上脚本片段展示了如何修改用户的Shell配置从而永久生效上述更改而不是仅仅临时作用当前session期间而已。
#### 测试验证
最后一步就是确认整个环境搭建完毕无误后执行简单的测试案例来检验成果是否达到预期目标水平。通常情况下运行deviceQuery样例程序就可以轻松判断出来是否存在任何潜在问题亟待解决之处了。
```python
import torch
print(torch.cuda.is_available())
```
此Python代码段利用PyTorch框架快速检测GPU可用状态作为另一种可行方法之一供参考选用。
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