手把手带你安装CUDA

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1、 前言

CUDA是NVIDIA发明的并行计算平台和编程模型。它通过利用图形处理单元 （GPU） 的强大功能，大幅提高计算性能。

CUDA 在开发时考虑了几个设计目标：

为标准编程语言（如 C）提供一小组扩展，使并行算法的直接实现成为可能。使用 CUDA C/C++，程序员可以专注于算法的并行化任务，而不是将时间花在实现上。

支持异构计算，其中应用程序同时使用 CPU 和 GPU。应用程序的串行部分在 CPU 上运行，并行部分卸载到 GPU。因此，CUDA 可以逐步应用于现有应用程序。CPU 和 GPU 被视为具有自己的内存空间的独立设备。此配置还允许在 CPU 和 GPU 上同时进行计算，而不会争用内存资源。

支持 CUDA 的 GPU 有数百个内核，可以共同运行数千个计算线程。这些内核具有共享资源，包括寄存器文件和共享内存。片上共享内存允许在这些内核上运行的并行任务共享数据，而无需通过系统内存总线发送数据。

1.1 系统要求

• 支持 CUDA 的 GPU
• 受支持的 Linux 版本，带有 gcc 编译器和工具链
• NVIDIA CUDA 工具包https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
  
  cuda工具包有网络安装和离线安装两个方式，网络版的会自动选择适合本机的下载，适合网络环境好的时候使用，离线版包含了所有的内容，可以直接安装。
  12.6版本的我已经下载好了，供大家下载https://share.feijipan.com/s/vkBu3qVE

2 安装

2.1 Windows安装

1. 启动下载的安装程序包。
2. 阅读并接受 EULA。
3. 选择“下一步”以下载并安装所有组件。
   
   
4. 下载完成后，安装将自动开始。
   
5. 安装完成后，单击“下一步”以确认 Nsight Visual Studio Edition 安装摘要。
6. 单击“关闭”以关闭安装程序。
   至此已经安装完毕,使用win+R输入cmd打开命令提示符,输入nvcc -V命令查看版本。

2.2 python安装

NVIDIA 提供了 Python Wheels，用于通过 pip 安装 CUDA，主要用于将 CUDA 与 Python 一起使用。这些包旨在供运行时使用，目前不包括开发人员工具（这些工具可以单独安装）。

请注意，使用这种安装方法时，CUDA 安装环境是通过 pip 管理的，在设置主机环境以在 pip 环境之外使用 CUDA 时必须格外小心。

• 首先升级wheel

py -m pip install --upgrade setuptools pip wheel 

• 安装模块

py -m pip install nvidia-pyindex 

如果在项目中使用文件requirements.txt ，则可以将以下行添加到文件中，作为安装包的替代方法：

--extra-index-url https://pypi.ngc.nvidia.com 

• 程序
  安装 CUDA 运行时包：

py -m pip install nvidia-cuda-runtime-cu12 

（可选）使用以下命令安装下面列出的其他包：

py -m pip install nvidia-<library> 

元包

以下元包将在 Windows 上安装指定 CUDA 版本的命名组件的最新版本。“CU12”应读作“CUDA12”。

• nvidia-cuda-runtime-cu12
• nvidia-cuda-cupti-cu12
• nvidia-cuda-nvcc-cu12
• nvidia-nvml-dev-cu12
• nvidia-cuda-nvrtc-cu12
• nvidia-nvtx-cu12
• nvidia-cuda-sanitizer-api-cu12
• nvidia-cublas-cu12
• nvidia-cufft-cu12
• nvidia-curand-cu12
• nvidia-cusolver-cu12
• nvidia-cusparse-cu12
• nvidia-npp-cu12
• nvidia-nvjpeg-cu12

这些元包安装以下包：

• nvidia-nvml-dev-cu126
• nvidia-cuda-nvcc-cu126
• nvidia-cuda-runtime-cu126
• nvidia-cuda-cupti-cu126
• nvidia-cublas-cu126
• nvidia-cuda-sanitizer-api-cu126
• nvidia-nvtx-cu126
• nvidia-cuda-nvrtc-cu126
• nvidia-npp-cu126
• nvidia-cusparse-cu126
• nvidia-cusolver-cu126
• nvidia-curand-cu126
• nvidia-cufft-cu126
• nvidia-nvjpeg-cu126

2.3 Linux安装

Linux 上的 CUDA 可以使用 RPM、Debian、Runfile 或 Conda 包进行安装，具体取决于安装的平台。

2.3.1 Linux x86_64

用于在 x86_64 架构上进行开发。在某些情况下，x86_64系统可能充当面向其他体系结构的主机平台。

2.3.1.1 Redhat / CentOS

在 Redhat 或 CentOS 上安装 CUDA 时，可以在 Runfile Installer 和 RPM Installer 之间进行选择。Runfile 安装程序仅作为本地安装程序提供。RPM 安装程序既可以作为本地安装程序使用，也可以作为网络安装器使用。网络安装程序允许您仅下载所需的文件。本地安装程序是一个独立的安装程序，初始下载量很大。对于 RPM 安装程序，本地和网络变体的说明是相同的。安装指南

2.3.1.1.1. RPM 安装程序

1. 按照 EPEL 网站上的说明安装 EPEL 以满足DKMS 依赖项。
2. 启用可选存储库：

仅在 RHEL 8 Linux 上，执行以下步骤以启用可选存储库。

subscription-manager repos --enable=rhel-8-for-x86_64-appstream-rpms subscription-manager repos --enable=rhel-8-for-x86_64-baseos-rpms subscription-manager repos --enable=codeready-builder-for-rhel-8-x86_64-rpms 

3. 安装仓库元数据，清理 yum 缓存，然后安装 CUDA：

sudo rpm --install cuda-repo-<distro>-<version>.<architecture>.rpm sudo rpm --erase gpg-pubkey-7fa2af80* sudo yum clean expire-cache sudo yum install cuda 

4. 重新启动系统以加载 NVIDIA 驱动程序：

sudo reboot 

5. 通过修改 和 变量来设置开发环境：PATH LD_LIBRARY_PATH

export PATH=/usr/local/cuda-12.6/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.6/lib64\ ${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} 

2.3.1.1.2. 运行文件安装程序

1. 禁用 Nouveau 驱动程序：
   a. 在 创建一个包含以下内容的文件：/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

blacklist nouveau options nouveau modeset=0 

b. 重新生成内核 initramfs：

sudo dracut --force 

2. 通过暂时在系统内核启动参数的末尾添加数字“3”和单词“nomodeset”来重新启动到运行级别 3。
3. 静默运行安装程序以使用默认选择进行安装（意味着接受 EULA）：

sudo sh cuda_<version>_linux.run --silent 

4. 创建一个 xorg.conf 文件以使用 NVIDIA GPU 进行显示：

sudo nvidia-xconfig 

5. 重新启动系统以加载图形界面：

sudo reboot 

6. 通过修改 PATH 和 LD_LIBRARY_PATH 变量来设置开发环境：

export PATH=/usr/local/cuda-12.6/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.6/lib64\ ${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} 

2.3.1.2. Fedora

在 Fedora 上安装 CUDA 时，您可以在 Runfile Installer 和 RPM Installer 之间进行选择。Runfile 安装程序仅作为本地安装程序提供。RPM 安装程序既可以作为本地安装程序使用，也可以作为网络安装器使用。网络安装程序允许您仅下载所需的文件。本地安装程序是一个独立的安装程序，初始下载量很大。对于 RPM 安装程序，本地和网络变体的说明是相同的。

2.3.1.2.1. RPM 安装程序

1. 安装 RPMFusion free 仓库以满足 Akmods 依赖项：

su -c 'dnf install --nogpgcheck http://download1.rpmfusion.org/free/fedora/rpmfusion-free-release-$(rpm -E %fedora).noarch.rpm' 

2. 安装仓库元数据，清理 dnf 缓存，然后安装 CUDA：

sudo rpm --install cuda-repo-<distro>-<version>.<architecture>.rpm sudo rpm --erase gpg-pubkey-7fa2af80* sudo dnf clean expire-cache sudo dnf install cuda 

3. 重新启动系统以加载 NVIDIA 驱动程序：

sudo reboot 

4. 通过修改 PATH 和 LD_LIBRARY_PATH 变量来设置开发环境：

export PATH=/usr/local/cuda-12.6/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.6/lib64\ ${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} 

2.3.1.2.2. 运行文件安装程序

1. 禁用 Nouveau 驱动程序：

a. 在 创建一个包含以下内容的文件：/usr/lib/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

blacklist nouveau options nouveau modeset=0 

b. 重新生成内核 initramfs：

sudo dracut --force 

c. 运行以下命令：

sudo grub2-mkconfig -o /boot/grub2/grub.cfg 

d. 重新启动系统：

sudo reboot 

2. 通过暂时在系统内核启动参数的末尾添加数字“3”和单词“nomodeset”来重新启动到运行级别 3。
3. 静默运行安装程序以使用默认选择进行安装（意味着接受 EULA）：

sudo sh cuda_<version>_linux.run --silent 

4. 创建一个 xorg.conf 文件以使用 NVIDIA GPU 进行显示：

sudo nvidia-xconfig 

5. 重新启动系统以加载图形界面。
6. 通过修改 PATH 和 LD_LIBRARY_PATH 变量来设置开发环境：

export PATH=/usr/local/cuda-12.6/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.6/lib64\ ${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} 

时间原因就先不写其他的系统了，具体可以到官方文档去查看。CUDA快速入门指南