So installieren Sie CUDA auf Ubuntu 20.04 Focal Fossa Linux

Das Nvidia CUDA-Toolkit ist eine Erweiterung der GPU-Parallel-Computing-Plattform und des Programmiermodells. Die Nvidia CUDA-Installation besteht aus der Aufnahme des offiziellen Nvidia CUDA-Repositorys, gefolgt von der Installation des relevanten Meta-Pakets und dem Konfigurationspfad für die ausführbaren CUDA-Binärdateien. In diesem Tutorial erfahren Sie, wie Sie CUDA unter Ubuntu 20.04 Focal Fossa Linux installieren. Dadurch werden Ihre Videografiken mit den neuesten verfügbaren Treibern und Software ausgeführt.

Zu den unten beschriebenen Methoden gehört die Installation von CUDA entweder aus dem standardmäßigen Ubuntu-Repository oder aus dem (etwas aktuelleren) CUDA-Repository. Am Ende sehen Sie auch, wie Sie ein CUDA C-Beispielprogramm kompilieren, um die Installation zu testen.

In diesem Tutorial lernen Sie:

So installieren Sie das CUDA-Toolkit aus dem Ubuntu-Repository
So installieren Sie das CUDA-Toolkit aus dem CUDA-Repository
So kompilieren Sie CUDA C-Beispielcode und führen das Programm aus
So überprüfen Sie die CUDA-Version

Verwendete Softwareanforderungen und Konventionen

So installieren Sie CUDA auf Ubuntu 20.04 Schritt für Schritt Anleitung

So installieren Sie das CUDA-Toolkit aus dem Ubuntu-Repository

Obwohl Sie möglicherweise nicht über die neueste Version des CUDA-Toolkits verfügen, ist der einfachste Weg, CUDA unter Ubuntu 20.04 zu installieren, die Installation aus den Standard-Repositories von Ubuntu durchzuführen. Um CUDA zu installieren, führen Sie die folgenden Befehle aus:
```
sudo apt update
sudo apt install nvidia-cuda-toolkit
```
Jetzt sollte alles bereit sein. Überprüfen Sie Ihre CUDA-Version:
```
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
```
NOTE
Um die neueste und aktuellere CUDA-Version zu installieren, lesen Sie unten den Abschnitt So installieren Sie das CUDA-Toolkit aus dem CUDA-Repository.
Bestätigen Sie die Installation des CUDA-Toolkits durch die Kompilierung von CUDA C-Beispielcode. Weitere Informationen finden Sie im folgenden Abschnitt Kompilieren eines CUDA-Beispielcodes.

So installieren Sie das CUDA-Toolkit aus dem CUDA-Repository

Falls Sie dies noch nicht getan haben, stellen Sie sicher, dass Sie den Nvdia-Treiber für Ihren VGA installiert haben. Befolgen Sie dazu unsere Anleitung zur Installation der NVIDIA-Treiber auf Ubuntu 20.04 Focal Fossa Linux.

Richten Sie das Nvida CUDA-Repository ein. Führen Sie die folgenden Befehle aus, um das CUDA-Repository zu aktivieren.

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/ /"

Zu diesem Zeitpunkt sollten alle bereit sein, CUDA zu installieren. Führen Sie die beiden folgenden apt-Befehle aus:
```
sudo apt update
sudo apt install cuda
```
Sobald Sie fertig sind, legen Sie Ihren Pfad so fest, dass er auf CUDA-Binärdateien verweist:
```
echo 'export PATH=/usr/local/cuda/bin${PATH:+:${PATH}}' >> ~/.bashrc
```

Überprüfen Sie die CUDA-Version, um die Installation zu bestätigen:

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

Kompilieren eines CUDA-Beispielcodes

Bestätigen Sie die Installation, indem Sie einen CUDA C-Beispielcode kompilieren. Speichern Sie den folgenden Code in einer Datei mit dem Namen eg. 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);
}

Verwenden Sie als Nächstes nvcc, den Nvidia CUDA-Compiler, um den Code zu kompilieren und die neu kompilierte Binärdatei auszuführen:

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

CUDA auf Ubuntu 20.04 Focal Fossa Linux

Fehlerbehebung

Im Moment unterstützt CUDA keine GCC-Compiler höher als Version 8, wenn sie von CUDA Ubuntu 18.04-Quellen installiert werden. Als Ergebnis erhalten Sie bei der Codekompilierung mit dem Nvidia CUDA-Compiler möglicherweise den folgenden Fehler:

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!
      |  ^~~~~

Um die CUDA-Compileranforderungen zu erfüllen, wechseln Sie Ihren GCC-Standardcompiler auf Version 8 oder niedriger.

Abschließende Gedanken

In diesem Tutorial haben wir gesehen, wie Sie CUDA auf Ubuntu 20.04 Focal Fossa Linux installieren. Es ist möglich, das CUDA-Toolkit auf verschiedene Weise zu installieren, die wir hier gezeigt haben. Die modernste CUDA-Software kann von PPA installiert werden, obwohl die bequemste Installationsmethode über den offiziellen Paketmanager-Download ist.