本文系统极客将为大家介绍，如何直接导入 Nvidia 官方 APT 软件源和 GPG 密钥，在 Ubuntu 22.04 LTS 或 Ubuntu 20.04 LTS 中安装 CUDA 的详细步骤。这样可以确保拥有最新的 Nvidia 驱动程序和 CUDA Toolkit，也方便未来的版本更新。
在高性能计算领域，CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一项革命性的技术。它由 Nvidia 开发，是一个并行计算平台和应用程序编程接口（API）模型，利用 NVIDIA GPU（图形处理器）的强大计算能力来提高软件应用程序的计算速度和效率。
CUDA 对 Ubuntu 用户、程序员和开发者的重要性主要包括：
- 性能增强：CUDA 让程序能够在 Nvidia 的 GPU上执行，这些 GPU 能够同时处理多任务。这种并行处理能力可以显著提升应用程序的速度，尤其是需要进行大量计算的应用程序。
- 多功能性：CUDA 支持多种编程语言，包括 C、C++、Python 和 Fortran。您可以使用喜欢的语言来充分利用 GPU 加速计算能力。
- 应用广泛：CUDA 不仅适用于图形密集型应用程序，还广泛应用于数据分析、科学计算、机器学习、深度学习等领域。如果您从事这些领域的工作，CUDA 可能会改变您的工作方式。
- 社区和资源：Nvidia 为 CUDA 开发人员提供全面的支持，包括详尽的文档、教程以及充满活力的用户和专家社区，让解决问题和学习最佳实践更加容易。
推荐直接从 Nvidia 官方软件源安装最新 CUDA 版本，以下是主要原因：
- 获取最新功能：Nvidia 会持续更新 CUDA 版本，以添加新功能、改进功能和修复错误。安装最新版本可以充分享受这些改进带来的好处。
- 兼容性：较新的 CUDA 版本能够支持最新的 GPU。如果您使用最新的 Nvidia GPU，可能会要求最新的 CUDA 版本。
- 便捷更新：通过导入 Nvidia 官方 APT 软件源和 GPG 密钥，可以轻松使用 APT 软件包管理器获取未来的更新，可以避免手动下载和安装 CUDA 更新。
步骤 1：清除 Ubuntu 中已有的 CUDA 和 Nvidia
在安装 Nvidia 驱动程序时，特别是计划升级或更改版本时，从一个干净的状态开始非常重要，这样有助于防止重叠安装可能引起的冲突和问题。
如果之前没安装过 Nvidia 驱动程序，可以跳过本节。
1清除 Nvidia 软件包
如果您安装了 Nvidia 驱动程序，可以在「终端」中运行以下命令将其清除：
sudo apt autoremove cuda* nvidia* --purge
2卸载 .run 文件安装的 Nvidia 驱动程序
如果您使用运行文件（.run文件）安装了 Nvidia 驱动程序（通常不推荐，使用 Nvidia CUDA 软件源才是最佳选择。），可以在「终端」中执行以下脚本来卸载它们：
sudo /usr/bin/nvidia-uninstall
3卸载通过 .run 文件安装的 CUDA Toolkit
如果您使用.run文件安装了 CUDA Toolkit，也需要将其卸载：
sudo /usr/local/cuda-X.Y/bin/cuda-uninstall
请将上述命令中的X.Y替换为已安装的 CUDA Toolkit 版本。
步骤 2：在 Ubuntu 中安装 CUDA
直接从 Nvidia CUDA 软件源安装 CUDA 是最高效的方法，可以确保第一时间获得所有新的增强功能、错误修复和安全更新。
此方法仅适用于 Ubuntu 22.04 LTS 和 Ubuntu 20.04 LTS 长期支持版，短期发行版不与此方法兼容。
1准备 Ubuntu 系统
在开始安装之前，请在「终端」中执行以下命令安装必要的软件包：
sudo apt install dirmngr ca-certificates software-properties-common apt-transport-https dkms curl -y
2导入 Nvidia 软件源 GPG 密钥
在进行软件安装时，安全性至关重要。为了确保软件包的真实性和完整性，我们需要导入适用于特定发行版的 GPG 密钥：
- Ubuntu 22.04 LTS 请使用以下命令：
curl -fSsL https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/3bf863cc.pub | sudo gpg --dearmor | sudo tee /usr/share/keyrings/nvidia-drivers.gpg > /dev/null 2>&1
- Ubuntu 20.04 LTS 请使用以下命令：
curl -fSsL https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/3bf863cc.pub | sudo gpg --dearmor | sudo tee /usr/share/keyrings/nvidia-drivers.gpg > /dev/null 2>&1
3将 Nvidia 软件源添加到 Ubuntu 系统
现在，可以将 Nvidia 软件源添加到 Ubuntu 系统中了，该软件源包含了安装 CUDA 所需的软件包：
- Ubuntu 22.04 LTS 请使用以下命令：
echo 'deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-drivers.gpg] https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/ /' | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-drivers.list
- Ubuntu 20.04 LTS 请使用以下命令：
echo 'deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-drivers.gpg] https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/ /' | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-drivers.list
4刷新软件包列表
在「终端」中运行以下命令更新软件包列表，确保 Ubuntu 了解 Nvidia 软件源中的新软件包：
sudo apt update
5安装 CUDA 和 Nvidia 驱动程序
使用以下命令检查可用的驱动程序版本：
apt search cuda-drivers
搜索 CUDA 版本
该命令会列出所有可用的 CUDA 版本，您可以选择安装：
sudo apt install nvidia-driver-530 cuda-drivers-530 cuda
安装完成后请重启 Ubuntu 系统：
sudo reboot
步骤 3：在 Ubuntu 中使用 CUDA
在 Ubuntu 中使用 CUDA 是一段令人兴奋的旅程。为了帮助您更顺利地探索这条道路，这里总结了可以提升体验和提高生产力的一些提示和技巧。
了解您的 GPU 功能
在开始学习 CUDA 编程之前，了解您的 GPU 功能非常重要。不同的 GPU 支持不同版本的 CUDA，并且具有不同的核心数、显存大小和其他特性。我们可以使用 nvidia-smi 命令获取 GPU 的详细信息：
nvidia-smi
该命令可以输出 GPU 的名称、总显存、CUDA 版本等信息。
熟悉 CUDA Toolkit 文档
CUDA Toolkit 提供了丰富的文档，包括编程指南、最佳实践指南和 API 参考。熟悉这些资源大有好处，您可以在线访问 NVIDIA CUDA Toolkit 文档页面获取这些文档。
使用 CUDA 示例
CUDA Toolkit 中包含一系列示例程序，展示了 CUDA 编程从基本概念到高级技巧的各个方面。这些示例可以作为很好的学习资源。在安装 CUDA Toolkit 后，可以在/usr/local/cuda/samples目录中找到它们。
探索 CUDA 库
CUDA 提供了多个库，用于处理常见的计算任务，如线性代数、傅里叶变换等。这些库包括 cuBLAS、cuFFT 和 cuDNN 等，它们经过高度优化，能够节省大量的时间和精力。您可以在 CUDA Toolkit 的文档中找到关于这些库的更多信息。
调试和分析 CUDA 程序
调试和分析是 CUDA 编程的关键方面。CUDA Toolkit 中的 cuda-gdb 和 nvprof 等工具可以帮助您调试 CUDA 程序并分析其性能。这些工具在优化 CUDA 程序方面非常有用。
总而言之，在 Ubuntu 系统中安装 CUDA 是一个简单直接的过程，它为高性能的 GPU 加速计算打开了方便之门。
本文介绍了从准备系统 —> 移除现有 Nvidia 安装 —> 从 CUDA 软件源配置 Nvidia 驱动程序 —> 到最后启动 CUDA 的详细步骤。还分享了一些有价值的提示，以帮助您在 Ubuntu 系统中开始使用 CUDA。
