在Ubuntu虚拟机中配置GPU加速,通常需要以下几个步骤:
首先,确保系统已更新到最新版本:
sudo apt update
sudo apt upgrade
安装NVIDIA驱动。可以通过以下命令安装推荐的驱动版本:
sudo ubuntu-drivers autoinstall
安装完成后,重启系统以应用新的GPU驱动:
sudo reboot
验证驱动安装是否成功,可以使用以下命令:
nvidia-smi
如果看到NVIDIA显卡的信息,说明驱动安装成功。
访问NVIDIA官方网站,选择适合你的Ubuntu版本和架构的CUDA Toolkit版本进行下载。
例如,对于Ubuntu 20.04和CUDA 11.8,可以使用以下命令下载并安装CUDA Toolkit:
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.1/local_installers/cuda_11.8.1_505.49.06_linux.run
sudo sh cuda_11.8.1_505.49.06_linux.run --no-opengl-files --no-x-check --no-nouveau-check
安装过程中会有几次确认,分别确认是否安装、是否要安装32位库以及是否要覆盖xorg配置文件。选择相应的选项进行安装。
编辑~/.bashrc
文件,添加以下行:
export PATH=/usr/local/cuda-11.8/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.8/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
保存并更新环境变量:
source ~/.bashrc
访问NVIDIA官方网站,选择适合你的CUDA版本的cuDNN库进行下载。
例如,对于CUDA 11.8,可以使用以下命令下载并安装cuDNN:
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/cudnn/v8.6.5.32/cudnn-11.8-linux-x64-v8.6.5.32.tgz
tar -xzvf cudnn-11.8-linux-x64-v8.6.5.32.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda-11.8/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-11.8/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.8/include/cudnn*.h /usr/local/cuda-11.8/lib64/libcudnn*
更新动态链接库缓存:
sudo ldconfig
完成以上步骤后,你的Ubuntu虚拟机应该已经配置好了GPU加速。可以通过运行一些GPU密集型的应用程序或框架来验证GPU加速是否生效。例如,可以使用TensorFlow或PyTorch等深度学习框架来测试GPU加速功能。