Linux下CUDA安装全攻略 (小白必看指南，手把手教你从零开始在Ubuntu上安装CUDA)

1. 前言：为什么需要CUDA？

CUDA是NVIDIA推出的并行计算平台，对于深度学习、科学计算等领域至关重要。本文将详细介绍在Linux系统（以Ubuntu 20.04为例）下安装CUDA的完整步骤，包括显卡驱动安装、CUDA Toolkit下载、环境配置等，帮助小白轻松完成CUDA安装，搭建深度学习环境配置。

2. 检查硬件和系统要求

首先确认你的电脑有NVIDIA显卡，并查看显卡型号：

lspci | grep -i nvidia

然后检查系统版本：

lsb_release -a

确保系统支持CUDA（一般Ubuntu 18.04/20.04/22.04均可）。

3. 安装NVIDIA显卡驱动

本节将详细讲解显卡驱动安装步骤。CUDA需要配合合适的显卡驱动。推荐使用官方驱动PPA安装：

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppasudo apt updatesudo apt install nvidia-driver-470

（470仅为示例，建议安装最新稳定版）安装后重启，运行nvidia-smi验证驱动是否成功安装。

4. 下载CUDA Toolkit

访问NVIDIA官网（https://developer.nvidia.com/cuda-downloads），选择Linux -> x86_64 -> Ubuntu -> 20.04 -> runfile（或deb）。小白推荐使用deb网络安装，更简单。

以deb网络安装为例：

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-keyring_1.0-1_all.debsudo dpkg -i cuda-keyring_1.0-1_all.debsudo apt-get updatesudo apt-get -y install cuda

5. 设置环境变量

安装完成后，需要将CUDA路径加入PATH和LD_LIBRARY_PATH。编辑~/.bashrc：

echo "export PATH=/usr/local/cuda-11/bin:$PATH" >> ~/.bashrcecho "export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11/lib64:$LD_LIBRARY_PATH" >> ~/.bashrcsource ~/.bashrc

（注意cuda-11替换为你安装的版本）

6. 验证CUDA安装

运行以下命令查看CUDA版本：

nvcc -V

如果显示版本信息，则安装成功。同时可以运行deviceQuery示例：

cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuerysudo make./deviceQuery

显示PASS则一切正常。

7. 常见问题及解决

问题1：驱动冲突。建议先卸载原有驱动：sudo apt purge nvidia-*

问题2：gcc版本过高。CUDA 11要求gcc≤9，可以安装低版本gcc。

问题3：重启后显卡驱动未加载。可能需要禁用nouveau驱动。

至此，Linux CUDA安装完成，你可以开始使用GPU加速你的深度学习和科学计算任务了！