如何在 Ubuntu 20.04 Focal Fossa Linux 上安装 CUDA

Nvidia CUDA 工具包是 GPU 并行计算平台和编程模型的扩展。 Nvidia CUDA 安装包括包含官方 Nvidia CUDA 存储库，然后安装相关元包并配置可执行 CUDA 二进制文件的路径。在本教程中，您将了解如何在 Ubuntu 20.04 Focal Fossa Linux 上安装 CUDA。

下面介绍的方法将包括从默认 Ubuntu 存储库或（稍微更新的）CUDA 存储库安装 CUDA。最后，您还将了解如何编译示例 CUDA C 程序来测试安装。

在本教程中您将学习：

如何从 Ubuntu 存储库安装 CUDA 工具包
如何从 CUDA 存储库安装 CUDA 工具包
如何编译示例 CUDA C 代码并执行程序
如何查看CUDA版本

Ubuntu 20.04 Focal Fossa Linux 上的 CUDA

如何在 Ubuntu 20.04 上安装 CUDA 分步说明

如何从 Ubuntu 存储库安装 CUDA 工具包

尽管您最终可能无法获得最新的 CUDA 工具包版本，但在 Ubuntu 20.04 上安装 CUDA 最简单的方法是从 Ubuntu 的标准存储库执行安装。要安装 CUDA，请执行以下命令：
```
$ sudo apt update
$ sudo apt install nvidia-cuda-toolkit
```

现在一切都应该准备好了。检查您的 CUDA 版本：

$ nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation
Built on Sun_Jul_28_19:07:16_PDT_2019
Cuda compilation tools, release 10.1, V10.1.243

注意
要安装最新的 CUDA 版本，请参阅下面的如何从 CUDA 存储库安装 CUDA 工具包部分。

通过示例 CUDA C 代码编译确认 CUDA 工具包安装。请参阅下面的编译示例 CUDA 代码部分。

如何从 CUDA 存储库安装 CUDA 工具包

如果您还没有这样做，请确保您已安装 VGA 的 NVdia 驱动程序。为此，请遵循我们关于如何在 Ubuntu 20.04 Focal Fossa Linux 上安装 NVIDIA 驱动程序的指南。

设置 Nvida CUDA 存储库。执行以下命令以启用 CUDA 存储库。

$ sudo wget -O /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600 https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubunt4/x86_64/cuda-ubunt4.pin
$ sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubunt4/x86_64/7fa2af80.pub
$ sudo add-apt-repository "deb http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubunt4/x86_64/ /"

在此阶段，所有内容都应该准备好安装 CUDA。执行以下两条apt命令：
```
$ sudo apt update
$ sudo apt install cuda
```

准备好后，将路径设置为指向 CUDA 二进制文件：

$ echo 'export PATH=/usr/local/cuda/bin${PATH:+:${PATH}}' >> ~/.bashrc

检查 CUDA 版本以确认安装：

$ nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation
Built on Wed_Oct_23_19:24:38_PDT_2019
Cuda compilation tools, release 10.2, V10.2.89

编译示例 CUDA 代码

通过编译示例 CUDA C 代码来确认安装。将以下代码保存到名为eg的文件中hello.cu：

#include <stdio.h>

__global__
void saxpy(int n, float a, float *x, float *y)
{
  int i = blockIdx.x*blockDim.x + threadIdx.x;
  if (i < n) y[i] = a*x[i] + y[i];
}

int main(void)
{
  int N = 1<<20;
  float *x, *y, *d_x, *d_y;
  x = (float*)malloc(N*sizeof(float));
  y = (float*)malloc(N*sizeof(float));

  cudaMalloc(&d_x, N*sizeof(float)); 
  cudaMalloc(&d_y, N*sizeof(float));

  for (int i = 0; i < N; i++) {
    x[i] = 1.0f;
    y[i] = 2.0f;
  }

  cudaMemcpy(d_x, x, N*sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
  cudaMemcpy(d_y, y, N*sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);

  // Perform SAXPY on 1M elements
  saxpy<<<(N+255)/256, 256>>>(N, 2.0f, d_x, d_y);

  cudaMemcpy(y, d_y, N*sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);

  float maxError = 0.0f;
  for (int i = 0; i < N; i++)
    maxError = max(maxError, abs(y[i]-4.0f));
  printf("Max error: %f\n", maxError);

  cudaFree(d_x);
  cudaFree(d_y);
  free(x);
  free(y);
}

接下来，使用 Nvidia CUDA 编译器 nvcc 编译代码并运行新编译的二进制文件：

$ nvcc -o hello hello.cu 
$ ./hello 
Max error: 0.000000

故障排除

目前，从 CUDA Ubuntu 18.04 源安装时，CUDA 不支持高于版本 8 的 GCC 编译器。因此，使用 Nvidia CUDA 编译器编译代码时，您可能会收到以下错误：

In file included from /usr/local/cuda-10.2/bin/../targets/x86_64-linux/include/cuda_runtime.h:83,
                 from :
/usr/local/cuda-10.2/bin/../targets/x86_64-linux/include/crt/host_config.h:138:2: error: #error -- unsupported GNU version! gcc versions later than 8 are not supported!
  138 | #error -- unsupported GNU version! gcc versions later than 8 are not supported!
      |  ^~~~~

为了符合 CUDA 编译器要求，请将默认 GCC 编译器切换到版本 8 或更低版本。

结束语

在本教程中，我们了解了如何在 Ubuntu 20.04 Focal Fossa Linux 上安装 CUDA。可以通过几种不同的方法来安装 CUDA 工具包，我们在此处展示了这些方法。要获得最前沿的 CUDA 软件，您需要从 PPA 存储库安装它，因为官方存储库中提供的版本会稍微落后一些。