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 autoremove3.2 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：
- 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- 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。
- 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>- 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 reboot4. 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：
- 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- 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- 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- 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：
- 編輯
.bashrc檔案
nano ~/.bashrc- 新增以下行
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH- 套用設定
儲存後，請執行以下指令重新載入終端機設定：
source ~/.bashrc6. 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
- 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- 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*- 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 --version7.2 執行範例程式
請執行 CUDA 範例程式來確認其運作：
- 設定範例程式
cuda-install-samples-<版本>.run
cd ~/NVIDIA_CUDA-<版本>_Samples/1_Utilities/deviceQuery
make- 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。
