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在 Ubuntu 上安裝 CUDA 的完整指南【適合初學者】

Ubuntu的基礎知識
佐川 直弘 | Naohiro Sagawa
By 佐川 直弘 | Naohiro Sagawa (運営者)
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目次

1. 簡介

CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由 NVIDIA 提供的平行運算平台和 API，能夠利用 GPU 進行高速計算處理。
廣泛應用於機器學習、深度學習、科學計算等領域。
本文將詳細說明如何在 Ubuntu 環境中安裝 CUDA。

2. 先決條件

2.1 確認支援的 GPU

首先，確認您的系統中搭載的 NVIDIA GPU 是否支援 CUDA。
請在終端機中執行以下指令：

lspci | grep -i nvidia

如果輸出結果顯示 NVIDIA 設備，則表示 GPU 已被識別。
詳細的支援 GPU 清單可以在 NVIDIA 官方網站上查詢。

2.2 確認 Ubuntu 版本

CUDA 僅支援特定的 Ubuntu 版本。
請使用以下指令檢查目前的 Ubuntu 版本：

lsb_release -a

通常，建議使用 Ubuntu 的 LTS（長期支援）版本。
最新的支援資訊請參考 NVIDIA 官方文件。

2.3 確認 gcc 是否已安裝

安裝 CUDA 需要使用 gcc 編譯器。
請執行以下指令來確認 gcc 是否已安裝：

gcc --version

如果系統尚未安裝 gcc，請使用以下指令進行安裝：

sudo apt install build-essential

 

3. 安裝 NVIDIA 驅動程式

3.1 移除舊版驅動程式

如果系統已安裝舊版的 NVIDIA 驅動程式，建議先將其移除，以避免發生衝突。
請執行以下指令：

sudo apt-get --purge remove '*nvidia*'
sudo apt-get autoremove

3.2 選擇並安裝適合的驅動程式

請前往 NVIDIA 官方網站，確認與您的 GPU 相容的驅動程式，然後按照以下步驟進行安裝：

  1. 新增驅動程式的 PPA 倉庫
    請在終端機中執行以下指令，加入 NVIDIA 驅動程式倉庫：
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update
  1. 確認推薦的驅動程式
    請使用以下指令來查詢建議安裝的驅動程式：
ubuntu-drivers devices

輸出結果中標示為「recommended」的即為系統推薦的驅動程式。

  1. 安裝驅動程式
    請使用以下指令，安裝建議的驅動程式版本：
sudo apt install nvidia-driver-<推薦的版本號>
  1. 重新啟動系統
    驅動程式安裝完成後，請執行以下指令重新啟動系統：
sudo reboot

4. 安裝 CUDA 工具包

4.1 選擇 CUDA 版本

請前往 NVIDIA 的 官方 CUDA 下載頁面，確認與您的 GPU 及 Ubuntu 版本相容的 CUDA 版本。
如果使用最新版本，請務必確認與現有軟體和函式庫的相容性。

4.2 新增倉庫並安裝 CUDA

請按照以下步驟安裝 CUDA 工具包：

  1. 新增 NVIDIA 倉庫
    請執行以下指令（以 Ubuntu 20.04 為例）：
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
  1. 新增倉庫金鑰
    請執行以下指令，取得並安裝倉庫金鑰：
sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/7fa2af80.pub
  1. 安裝 CUDA 套件
    請執行以下指令，安裝 CUDA 工具包：
sudo apt update
sudo apt install cuda
  1. 確認安裝成功
    請執行以下指令，確認 CUDA 是否正確安裝：
nvcc --version

 

5. 設定環境變數

5.1 設定 PATH 和 LD_LIBRARY_PATH

要使用 CUDA，需要正確設定環境變數，請按照以下步驟操作：

  1. 編輯 .bashrc 檔案
nano ~/.bashrc
  1. 新增以下行
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
  1. 套用設定
    儲存後，請執行以下指令重新載入終端機設定：
source ~/.bashrc

6. 安裝 cuDNN

6.1 什麼是 cuDNN？

cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）是專為深度學習優化的 GPU 加速函式庫。

6.2 下載 cuDNN

請前往 NVIDIA 的 官方網站 下載對應於 CUDA 版本的 cuDNN。
下載 cuDNN 需要 NVIDIA 帳號。

6.3 安裝 cuDNN

  1. 解壓縮 cuDNN
    請執行以下指令解壓縮下載的 cuDNN 檔案：
tar -xzvf cudnn-<版本>.tgz
  1. 複製檔案
    請將必要的檔案複製到 CUDA 目錄：
sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
  1. 確認安裝
    請執行以下指令，確認 cuDNN 版本：
cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

 

7. 確認安裝成功

7.1 測試 CUDA

請執行以下指令，確認 CUDA 是否安裝成功：

nvcc --version

7.2 執行範例程式

請執行 CUDA 範例程式來確認其運作：

  1. 設定範例程式
cuda-install-samples-<版本>.run
cd ~/NVIDIA_CUDA-<版本>_Samples/1_Utilities/deviceQuery
make
  1. 執行測試
./deviceQuery

如果輸出結果包含「PASS」，表示安裝成功。

8. 疑難排解

8.1 常見問題與解決方案

  • 問題: 無法識別 CUDA
    解決方案: 檢查環境變數設定，並重新啟動系統。
  • 問題: GPU 無法使用
    解決方案: 重新安裝 NVIDIA 驅動程式。
  • 問題: CUDA 版本與軟體不相容
    解決方案: 請確認所使用的軟體是否支援該版本的 CUDA。

9. 總結

本文詳細說明了在 Ubuntu 環境中安裝 CUDA 和 cuDNN 的步驟。
如果正確完成這些步驟，您將能夠建立高效的 GPU 運算環境。
想要進一步應用 CUDA，可考慮安裝 TensorFlow 或 PyTorch 來進行深度學習。

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