Ubuntu16.04/17.04安装CUDA9.0指南

"CUDA9.0在Ubuntu操作系统的安装与配置指南" CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA公司推出的计算平台，它允许开发者利用GPU进行高性能的并行计算。CUDA9.0是CUDA的一个版本，提供了对GPU计算的优化支持，尤其在深度学习领域，CUDA9.0因其对TensorRT、cuDNN等库的改进，为模型训练和推理提供了显著的性能提升。在Ubuntu16.04和Ubuntu17.04系统下安装CUDA9.0，可以极大地加速基于NVIDIA GPU的科学计算和人工智能应用。 首先，安装CUDA9.0需要确保你的系统满足以下前提条件： 1. 具备NVIDIA兼容的GPU硬件，例如GTX 9系列或更高版本。 2. 已安装最新的NVIDIA驱动程序，CUDA9.0要求至少为384.81版本的驱动。 3. 安装了GCC编译器和其他必要的开发工具。 安装步骤如下： 1. 添加NVIDIA GPG密钥： 打开终端，运行以下命令以添加NVIDIA的官方GPG密钥，用于验证CUDA软件包的完整性： ``` sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/7fa2af80.pub ``` 2. 创建CUDA软件源列表： 添加CUDA软件仓库到你的系统源列表中： ``` echo "deb https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64 /" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/cuda.list ``` 3. 更新系统软件包： 运行以下命令更新系统软件包列表： ``` sudo apt-get update ``` 4. 安装CUDA： 接下来，安装CUDA9.0及其依赖项： ``` sudo apt-get install cuda-9-0 ``` 5. 验证CUDA安装： 安装完成后，可以运行`nvidia-smi`命令来检查CUDA是否安装成功，并查看GPU的详细信息。 注意：由于提供的资源是通过百度云盘分享的runfile文件，你需要先下载这些文件。文件名包括cuda_9.0.176_384.81_linux.run等，你可以通过提供的链接下载，并输入密码5hcn。下载后，运行以下命令安装： ``` sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run ``` 安装过程中，记得取消自动安装NVIDIA驱动的选项，因为我们之前已经安装了兼容的驱动。 另外，为了进行深度学习，还需要安装cuDNN库。cuDNN是NVIDIA为深度神经网络加速而设计的库，这里提供的是cudnn-9.0-linux-x64-v7.3.1.20.tgz。下载后解压并拷贝到适当的位置： ``` tar -zxvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.3.1.20.tgz sudo cp -P include/* /usr/local/cuda/include/ sudo cp -P lib64/* /usr/local/cuda/lib64/ ``` 然后更新动态链接库信息： ``` sudo ldconfig ``` 至此，CUDA9.0和cuDNN已成功安装在Ubuntu上，你可以开始利用CUDA进行GPU加速的计算任务，例如YOLO（You Only Look Once）这样的实时目标检测模型。YOLO模型在CUDA的支持下，可以大幅度提高预测速度，是计算机视觉领域的重要应用之一。