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# Linux下CUDA如何安装和使用
## 目录
1. [CUDA概述](#cuda概述)
2. [安装前的准备工作](#安装前的准备工作)
3. [CUDA Toolkit安装方法](#cuda-toolkit安装方法)
4. [环境变量配置](#环境变量配置)
5. [验证安装](#验证安装)
6. [CUDA编程基础](#cuda编程基础)
7. [常用CUDA工具介绍](#常用cuda工具介绍)
8. [深度学习框架集成](#深度学习框架集成)
9. [性能优化技巧](#性能优化技巧)
10. [常见问题解决](#常见问题解决)
11. [CUDA生态系统](#cuda生态系统)
12. [总结与展望](#总结与展望)
## CUDA概述
（约800字）
- CUDA的定义与发展历程
- CUDA架构的核心概念：网格、块、线程
- CUDA在科学计算、深度学习等领域的应用
- CUDA与其他GPU计算平台对比
## 安装前的准备工作
（约1000字）
### 硬件要求
- NVIDIA显卡型号检查（支持CUDA的计算能力3.5+）
- GPU驱动版本要求
- 多GPU系统的特殊考虑
### 软件环境
- 支持的Linux发行版（Ubuntu/CentOS等）
- GCC编译器版本要求
- 内核头文件与开发包
- 磁盘空间与内存要求
### 系统检查
```bash
# 检查NVIDIA显卡
lspci | grep -i nvidia
# 检查当前驱动版本
nvidia-smi
# 检查GCC版本
gcc --version
（约1500字）
（约800字）
export PATH=/usr/local/cuda-12.2/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
（约700字）
nvcc --version
nvidia-smi
（约1500字）
// 示例：向量加法内核
__global__ void vecAdd(float* A, float* B, float* C, int n) {
int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
if (i < n) C[i] = A[i] + B[i];
}
（约1000字）
（约800字）
（约1000字）
（约800字）
（约700字）
（约500字） - CUDA技术发展趋势 - 异构计算未来展望 - 学习路径建议 - 持续学习资源推荐 “`
注：实际撰写时需： 1. 填充每个章节的详细技术内容 2. 增加完整的代码示例和截图 3. 补充实际案例和性能数据 4. 添加参考文献和扩展阅读链接 5. 根据最新CUDA版本更新具体参数 6. 保持技术细节的准确性 7. 添加操作警告和注意事项 8. 优化章节间的逻辑衔接
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