unbuntu20.04安装cuda11.8

### 安装准备 对于在Ubuntu 20.04上安装CUDA 11.8，确保操作系统已经更新到最新状态是非常重要的。可以通过运行命令`sudo apt update && sudo apt upgrade`来完成这一操作[^1]。 ### 添加NVIDIA软件源 为了获取最新的驱动程序以及CUDA工具包版本，在终端执行如下命令可以添加官方的NVIDIA APT仓库： ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin sudo mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600 ``` 接着配置具体的CUDA版本库并下载GPG密钥以验证软件包的真实性: ```bash sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/7fa2af80.pub sudo add-apt-repository "deb http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/ /" ``` 以上步骤完成后再次刷新APT缓存索引文件以便能够找到新加入的资源[^2]。 ### 安装CUDA Toolkit 现在可以从已配置好的源里直接安装所需的CUDA toolkit组件了。考虑到兼容性和稳定性问题，建议采用以下方式指定要安装的确切版本号： ```bash sudo apt-get install cuda-11-8 ``` 这会自动处理依赖关系并将必要的文件部署到位[^3]。 ### 配置环境变量 为了让系统识别刚安装完毕的新版编译器及其关联工具链，需编辑用户的shell profile脚本（比如`.bashrc`），追加下面两行设置PATH和LD_LIBRARY_PATH路径指向新的CUDA位置： ```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}} ``` 最后使更改生效可通过重新加载当前session或简单地source该profile文件实现：`source ~/.bashrc`[^4]。 ### 测试安装成果 通过编写一段简单的C++代码测试能否成功调用GPU设备来进行计算是一个不错的主意。创建一个新的名为test.cu的文件，并输入下列内容保存退出： ```cpp #include <stdio.h> int main() { printf("Hello, CUDA!\n"); int deviceCount; cudaGetDeviceCount(&deviceCount); for (int i = 0; i < deviceCount; ++i){ cudaDeviceProp prop; cudaGetDeviceProperties(&prop,i); printf("Device Number: %d\n", i); printf(" Device name: %s\n", prop.name); printf(" Memory Clock Rate (KHz): %d\n", prop.memoryClockRate); printf(" Memory Bus Width (bits): %d\n", prop.memoryBusWidth); printf(" Peak Memory Bandwidth (GB/s): %.1f\n\n", 2.0*prop.memoryClockRate*(prop.memoryBusWidth/8)/1.0e6); } } ``` 之后利用nvcc编译它(`nvcc test.cu -o test`)再执行生成的目标可执行文件看看是否一切正常工作吧！