在这个快速发展的 AI 领域，GPU 已成为深度学习和机器学习任务中不可或缺的部分。本教程将介绍如何为您的机器设置 GPU，以便更好地进行机器学习。

系统要求

在安装 GPU 驱动之前，请确保您的系统满足以下要求：

  • 操作系统：Ubuntu 18.04 或更高版本
  • 硬件：兼容的 NVIDIA GPU（如 GeForce、Quadro 或 Tesla）

安装 NVIDIA 驱动

  1. 卸载旧驱动：首先，您需要卸载任何已安装的 NVIDIA 驱动。运行以下命令：
sudo apt-get remove --purge nvidia-* nvidia-gtk*
  1. 添加 NVIDIA 驱动 PPA：接着，添加 NVIDIA 驱动 PPA 到您的系统中。
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update
  1. 安装 NVIDIA 驱动：安装最新的 NVIDIA 驱动。
sudo apt-get install nvidia-driver-<version>

请将 <version> 替换为您要安装的驱动版本。

  1. 验证安装：安装完成后，运行以下命令来验证驱动是否正确安装：
nvidia-smi

您应该看到类似于以下输出的信息：

+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 460.32.03    Driver Version: 460.32.03    CUDA Version: 11.2     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  GeForce RTX 3080 Ti  Off  | 00000000:1E:00.0 Off |                    0 |
| N/A   31C    P0    28W / 350W |      0MiB / 11935MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

安装 CUDA Toolkit

NVIDIA CUDA Toolkit 是用于开发高性能计算应用程序的软件平台。以下是安装 CUDA Toolkit 的步骤：

  1. 下载 CUDA Toolkit：从 NVIDIA 官网 下载适合您系统的 CUDA Toolkit。

  2. 安装 CUDA Toolkit：解压下载的文件，并运行以下命令进行安装：

sudo ./cuda_11.2.2_460.32.03_linux.run

请确保在安装过程中选择正确的安装路径。

  1. 验证安装：安装完成后，打开终端并运行以下命令来验证 CUDA Toolkit 是否正确安装：
nvcc --version

您应该看到类似于以下输出的信息：

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2021 NVIDIA Corporation
Built on <日期>
Cuda compilation tools, release <版本号>, V<版本号>

安装 cuDNN

cuDNN 是 NVIDIA 提供的深度神经网络加速库。以下是安装 cuDNN 的步骤：

  1. 下载 cuDNN：从 NVIDIA 官网 下载适合您系统的 cuDNN。

  2. 解压 cuDNN：解压下载的 cuDNN 文件。

  3. 复制 cuDNN 文件：将解压后的 cuDNN 文件复制到 CUDA Toolkit 的安装目录下。

  4. 设置环境变量：在您的 .bashrc 文件中添加以下行：

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
  1. 验证安装：重新打开终端并运行以下命令来验证 cuDNN 是否正确安装：
nvcc --version

您应该看到类似于以下输出的信息：

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2021 NVIDIA Corporation
Built on <日期>
Cuda compilation tools, release <版本号>, V<版本号>

总结

通过以上步骤，您已经成功为您的机器设置了 GPU，并安装了 CUDA Toolkit 和 cuDNN。现在，您可以开始使用 GPU 进行深度学习和机器学习任务了。

NVIDIA GPU