如何在Ubuntu 18.04的miniconda_GP Vnt1裸金属服务器上安装NVIDIA 470和CUDA 11.4？

安装NVIDIA 470 CUDA 11.4在Ubuntu 18.04裸金属服务器

当涉及到深度学习、机器学习或高性能计算任务时，使用具有GPU加速的硬件环境可以显著提升处理速度，NVIDIA的CUDA平台是一个由图形处理单元（GPU）支持的并行计算平台和应用程序编程接口（API）模型，要在Ubuntu 18.04上安装特定版本的CUDA，例如CUDA 11.4以及与之兼容的NVIDIA驱动，需要遵循一系列步骤，本文将指导您完成在裸金属服务器上安装NVIDIA 470 CUDA 11.4的过程。

准备工作

在开始之前，请确保您的系统满足以下要求：

操作系统：Ubuntu 18.04 LTS (建议使用最新的内核)

硬件：具有NVIDIA 470 GPU的服务器

网络连接：稳定的互联网连接以下载必要的软件包

安装NVIDIA驱动

1、更新系统: 确保系统是最新的，可以通过以下命令实现：

“`bash

sudo apt update && sudo apt upgrade y

“`

2、添加NVIDIA PPA: 添加NVIDIA的PPA到您的系统，以便可以从中安装驱动和CUDA工具包。

“`bash

sudo addaptrepository ppa:graphicsdrivers/ppa

sudo apt update

“`

3、安装NVIDIA驱动: 安装与您的GPU相匹配的NVIDIA驱动，对于NVIDIA 470和CUDA 11.4，可以使用以下命令来安装推荐驱动：

“`bash

sudo apt install nvidiadriver470

“`

4、验证驱动安装: 安装后重启服务器，并使用以下命令检查驱动是否正常工作：

“`bash

nvidiasmi

“`

如果看到GPU相关信息，说明驱动安装成功。

安装CUDA Toolkit 11.4

1、下载CUDA Toolkit: 访问NVIDIA CUDA Toolkit [下载页面](https://developer.nvidia.com/cudadownloads)，选择您的操作系统和版本，然后下载.deb本地安装包。

2、安装CUDA Toolkit: 通过以下命令安装下载的CUDA Toolkit包（请替换为实际的文件路径）：

“`bash

sudo dpkg i cudarepoubuntu1804_114local_11.4.0470.57.021_amd64.deb

sudo aptkey adv fetchkeys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub

sudo apt update

sudo apt install cuda114=11.4.0470.57.021

“`

3、配置环境变量: 编辑~/.bashrc文件，添加以下行以设置CUDA环境变量：

“`bash

export PATH=/usr/local/cuda11.4/bin:$PATH

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda11.4/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

“`

然后运行source ~/.bashrc使更改立即生效。

4、验证CUDA安装: 您可以通过运行一些简单的样例程序来验证CUDA是否已正确安装。

“`bash

nvcc version

“`

应该显示CUDA版本信息。

测试CUDA环境

为了确认一切正常，您可以编译并运行NVIDIA提供的CUDA样例，这些样例位于/usr/local/cuda/samples目录，按照README文件中的指示进行编译和运行。

相关问答FAQs

Q1: 如果在安装过程中遇到问题怎么办？

A1: 如果遇到问题，首先确保按照步骤操作且没有遗漏任何细节，查看错误消息，尝试在网络上搜索解决方案，NVIDIA的官方论坛和Stack Overflow是解决CUDA相关问题的很好资源。

Q2: 我需要为其他用户配置CUDA环境吗？

A2: 是的，如果您有多个用户需要使用CUDA，您需要为每个用户的shell配置文件添加相应的环境变量，这通常涉及编辑~/.bashrc或~/.profile文件，并添加PATH和LD_LIBRARY_PATH的导出语句，之后，让每个用户运行source ~/.bashrc（或对应的文件名）以应用更改。

通过以上步骤，您应该能够在Ubuntu 18.04裸金属服务器上成功安装NVIDIA 470 GPU和CUDA 11.4，这将为您的深度学习或其他需要GPU加速的任务打下坚实的基础。