ubuntu16 CUDAインストールの概要
Nvidia公式サイトの右上に検索機能があり、CUDAやcuDNNの検索など、関連機能の検索や情報の取得が簡単にできます。
CUDAのインストール
nvidia公式ウェブサイトからのさまざまなリンクからCUDAダウンロードページに移動します：https : //developer.nvidia.com/cuda-downloads
オペレーティングシステムなどのオプションをクリックして、インストール方法を取得します。実行ファイルのインストール方法を選択することをお勧めします。インストールファイルをダウンロードした後、上の図の左下隅にあるドキュメントからインストールドキュメントを入力できます。CUDAの古いバージョンをインストールする必要がある場合は、チュートリアルの右上に、過去にリリースされたバージョンを表示できます。
インストールドキュメントには、主に次の部分が含まれています。
- 表2：CUDAと互換性があるかどうかなど、インストール前の検証操作、以前のCUDAをダウンロード
- ディレクトリの4：runfileインストール方法がここで使用されているため、4にジャンプします
- ディレクトリ内の6：インストール後の設定作業、主にライブラリパスの追加など
ただし、上記の詳細なインストールチュートリアルを使用するよりも、ディレクトリ4の最初の行にある簡潔なチュートリアルクイックスタートガイドを直接使用する方が簡単です。
簡潔なチュートリアル
簡潔なチュートリアルを入力し、指定されたオペレーティングシステムを選択します。ここではubuntuを選択します
上記の操作に従い、最後に検証に合格します。
予防：
- ステップ6：環境変数の変更は一時的なものであり、永続的に変更する必要がある場合は、現在のユーザーディレクトリの.bashrcファイルの最後に追加できます。変更後、source.bashrcを使用して現在の環境を更新することを忘れないでください
一般的な問題の解決策
- 2番目のステップ：sudo reboot && init 3
- update-initramfs：コマンドが見つかりません：执行sudo apt-get install initramfs-tools
- nbodyを作成するときにlibGLU.soプロンプトが見つからない：インストールチュートリアルで、対応するlibGLUインストールを検索します。
sudo apt-get install g++ freeglut3-dev build-essential libx11-dev \
libxmu-dev libxi-dev libglu1-mesa libglu1-mesa-dev- make nbodyが/ usr / bin / ldにプロンプトを出す：-lGLが見つからない：/ usr / lib / x86_64-linux-gnu /の下のlibGL.soのリンクファイルが間違っていないかどうかを確認し、変更できる
cuDNNのインストール
cuDNNは、深層学習用にNvidiaによってカスタマイズされたGPUアクセラレーションライブラリです。ディープラーニングおよびディープラーニングソフトウェアの公式Webサイト（https://developer.nvidia.com/cudnn）で、まだcuDNNを見つけています。次に、[cuDnnのダウンロード]をクリックしてダウンロードページを開きます（登録済みアカウントとログインが必要です）。
選択したバージョンの上のハイパーリンクDeep Learning SDK Documentationには、詳細なドキュメントがあります。もちろん、以前のインストールガイドでは、簡潔なインストールドキュメントを提供しています。
簡潔なチュートリアルからLinuxインストールの概要を見つけてください。状況に応じて、インストール用にTarファイルまたはDebianファイルのどちらをダウンロードするかを選択できます。Debianファイルをお勧めします。
最後に、インストールが成功したことを確認します。Tarファイルのインストール方法はテストケースではないため、Debianファイルのインストール方法をお勧めします。もちろん、以下のテストは必要ありません。
