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安徽网站建设价格,好的seo公司营销网,纯JSP网站开发,wordpress 打开空白WSL Ubuntu 安装 CUDA 教程 1. 概述2. 准备工作3. 删除旧的 GPG 密钥4. 安装 CUDA Toolkit4.1 使用 WSL-Ubuntu 包安装(推荐) 5. 设置环境变量6. 注意事项7. 参考链接8. 总结 1. 概述 随着 WSL 2 的推出,Windows 用户现在可以在 Windows 子系…

WSL Ubuntu 安装 CUDA 教程

    • 1. 概述
    • 2. 准备工作
    • 3. 删除旧的 GPG 密钥
    • 4. 安装 CUDA Toolkit
      • 4.1 使用 WSL-Ubuntu 包安装(推荐)
    • 5. 设置环境变量
    • 6. 注意事项
    • 7. 参考链接
    • 8. 总结

1. 概述

随着 WSL 2 的推出,Windows 用户现在可以在 Windows 子系统 for Linux (WSL) 中运行 Linux 应用程序,并且 NVIDIA 已经为 WSL 2 提供了完整的 CUDA 支持。这意味着你可以在 WSL 2 环境中运行和开发 CUDA 应用程序,而无需修改代码。本文将详细介绍如何在 WSL Ubuntu 中安装 CUDA Toolkit,并避免常见的安装错误。

2. 准备工作

在开始安装之前,请确保你已经完成以下准备工作:

  1. 安装 WSL 2:确保你的 Windows 系统已经安装了 WSL 2,并且已经安装了 Ubuntu 发行版。
  2. 安装最新的 NVIDIA 驱动程序:确保你的 Windows 系统已经安装了最新的 NVIDIA GPU 驱动程序。WSL 2 中的 CUDA 支持依赖于 Windows 主机上的 NVIDIA 驱动程序。

3. 删除旧的 GPG 密钥

在安装 CUDA Toolkit 之前,建议先删除旧的 GPG 密钥,以避免潜在的冲突。你可以通过以下命令删除旧的 GPG 密钥:

sudo apt-key del 7fa2af80

4. 安装 CUDA Toolkit

4.1 使用 WSL-Ubuntu 包安装(推荐)

NVIDIA 提供了一个专门为 WSL-Ubuntu 设计的 CUDA Toolkit 安装包,该安装包不会覆盖 WSL 2 环境中已经映射的 NVIDIA 驱动程序。以下是安装步骤:

  1. 下载并安装 CUDA Toolkit

    wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-wsl-ubuntu.pin
    sudo mv cuda-wsl-ubuntu.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
    wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.8.0/local_installers/cuda-repo-wsl-ubuntu-12-8-local_12.8.0-1_amd64.deb
    sudo dpkg -i cuda-repo-wsl-ubuntu-12-8-local_12.8.0-1_amd64.deb
    sudo cp /var/cuda-repo-wsl-ubuntu-12-8-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
    sudo apt-get update
    sudo apt-get -y install cuda-toolkit-12-8
    
  2. 验证安装

    安装完成后,你可以通过以下命令验证 CUDA 是否安装成功:

    nvcc --version
    

    如果安装成功,你应该能够看到 CUDA 编译器的版本信息。

  3. 检查 CUDA 版本信息

    你还可以通过以下命令查看详细的 CUDA 版本信息:

    cat /usr/local/cuda/version.json
    

    该命令会输出一个 JSON 文件,其中包含了 CUDA 及其相关组件的版本信息。例如:

    {"cuda" : {"name" : "CUDA SDK","version" : "12.8.0"},"cuda_cccl" : {"name" : "CUDA C++ Core Compute Libraries","version" : "12.8.55"},"cuda_cudart" : {"name" : "CUDA Runtime (cudart)","version" : "12.8.57"},"cuda_cuobjdump" : {"name" : "cuobjdump","version" : "12.8.55"},"cuda_cupti" : {"name" : "CUPTI","version" : "12.8.57"},"cuda_cuxxfilt" : {"name" : "CUDA cu++ filt","version" : "12.8.55"},"cuda_demo_suite" : {"name" : "CUDA Demo Suite","version" : "12.8.55"},"cuda_gdb" : {"name" : "CUDA GDB","version" : "12.8.55"},"cuda_nsight" : {"name" : "Nsight Eclipse Plugins","version" : "12.8.55"},"cuda_nvcc" : {"name" : "CUDA NVCC","version" : "12.8.61"},"cuda_nvdisasm" : {"name" : "CUDA nvdisasm","version" : "12.8.55"},"cuda_nvml_dev" : {"name" : "CUDA NVML Headers","version" : "12.8.55"},"cuda_nvprof" : {"name" : "CUDA nvprof","version" : "12.8.57"},"cuda_nvprune" : {"name" : "CUDA nvprune","version" : "12.8.55"},"cuda_nvrtc" : {"name" : "CUDA NVRTC","version" : "12.8.61"},"cuda_nvtx" : {"name" : "CUDA NVTX","version" : "12.8.55"},"cuda_nvvp" : {"name" : "CUDA NVVP","version" : "12.8.57"},"cuda_opencl" : {"name" : "CUDA OpenCL","version" : "12.8.55"},"cuda_sanitizer_api" : {"name" : "CUDA Compute Sanitizer API","version" : "12.8.55"},"libcublas" : {"name" : "CUDA cuBLAS","version" : "12.8.3.14"},"libcufft" : {"name" : "CUDA cuFFT","version" : "11.3.3.41"},"libcufile" : {"name" : "GPUDirect Storage (cufile)","version" : "1.13.0.11"},"libcurand" : {"name" : "CUDA cuRAND","version" : "10.3.9.55"},"libcusolver" : {"name" : "CUDA cuSOLVER","version" : "11.7.2.55"},"libcusparse" : {"name" : "CUDA cuSPARSE","version" : "12.5.7.53"},"libnpp" : {"name" : "CUDA NPP","version" : "12.3.3.65"},"libnvfatbin" : {"name" : "Fatbin interaction library","version" : "12.8.55"},"libnvjitlink" : {"name" : "JIT Linker Library","version" : "12.8.61"},"libnvjpeg" : {"name" : "CUDA nvJPEG","version" : "12.3.5.57"},"nsight_compute" : {"name" : "Nsight Compute","version" : "2025.1.0.14"},"nsight_systems" : {"name" : "Nsight Systems","version" : "2024.6.2.225"},"nvidia_fs" : {"name" : "NVIDIA file-system","version" : "2.24.2"}
    }
    

    如果能够看到类似的输出,说明 CUDA 已经成功安装。

5. 设置环境变量

为了确保系统能够正确识别 CUDA 的路径,你需要设置以下环境变量。将以下内容添加到你的 ~/.bashrc 文件中:

export CUDA_HOME="/usr/local/cuda-12.8"
export CuDNN_HOME="/usr/local/cuda-12.8/include"
export PATH="/usr/local/cuda-12.8/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-12.8/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"

添加完成后,运行以下命令使配置生效:

source ~/.bashrc

6. 注意事项

  • 不要安装 NVIDIA Linux 驱动程序:WSL 2 环境中的 CUDA 驱动程序是通过 Windows 主机上的 NVIDIA 驱动程序映射的,因此不要在 WSL 2 中安装任何 NVIDIA Linux 驱动程序。
  • 避免覆盖驱动程序:默认的 CUDA Toolkit 安装包可能会包含驱动程序,因此在安装时务必使用专门为 WSL-Ubuntu 设计的安装包,以避免覆盖 WSL 2 中的 NVIDIA 驱动程序。

7. 参考链接

  • NVIDIA CUDA on WSL 2 用户指南
  • CUDA Toolkit 下载页面
  • WSL 2 での CUDA 環境構築 (Qiita)

8. 总结

通过本文的步骤,你应该已经成功在 WSL Ubuntu 中安装了 CUDA Toolkit,并且可以开始开发和运行 CUDA 应用程序。WSL 2 的 CUDA 支持为开发者提供了一个便捷的环境,使得在 Windows 系统上进行 CUDA 开发变得更加容易。如果你在安装过程中遇到任何问题,可以参考 NVIDIA 的官方文档或社区论坛获取帮助。

http://www.dtcms.com/wzjs/254089.html

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