Linux怎么装cuda
时间: 2025-03-24 17:08:44 浏览: 35
### 如何在Linux系统上安装CUDA
#### 下载合适的CUDA工具包
为了在Linux系统上安装CUDA,第一步是从NVIDIA官方网站下载适合当前系统的CUDA工具包。这一步非常重要,因为不同的操作系统版本可能对应不同版本的CUDA支持[^2]。
#### 安装显卡驱动程序
在安装CUDA之前,必须先确认已安装最新的NVIDIA显卡驱动程序。如果尚未安装或者需要更新,则可以从NVIDIA官网获取最新版驱动程序,并遵循其说明完成安装过程[^1]。
#### 配置环境变量
安装完成后,需配置PATH和LD_LIBRARY_PATH两个主要环境变量来让系统能够识别到新安装好的CUDA库文件位置。可以通过编辑~/.bashrc文件实现这一目标:
```bash
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
```
之后运行`source ~/.bashrc`使更改生效。
#### 测试CUDA安装情况
验证CUDA是否正确无误地被安装好,可以尝试编译并执行一些简单的样例项目,比如deviceQuery或bandwidthTest等标准测试案例。这些例子通常位于/usr/local/cuda/samples目录下[^3]。
#### 进一步集成至开发框架
对于深度学习开发者来说,除了基础的CUDA外还需要额外考虑cuDNN以及特定机器学习框架的支持状况。例如,在Python环境下可通过Anaconda创建独立虚拟空间后再依照官方指引引入PyTorch 1.5及其依赖项从而顺利完成整个GPU加速训练流程设置工作。
```python
import torch
if torch.cuda.is_available():
device = 'cuda'
else:
device = 'cpu'
print(f'Using {device} for computation.')
```
上述脚本用于检测是否有可用的CUDA设备;如果有则会选择它作为计算资源,否则退回到CPU模式操作。
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