虚拟机Ubuntu调用 cuda
时间: 2025-02-05 19:57:03 浏览: 94
### 配置虚拟机中的Ubuntu以调用CUDA
#### 一、确认Ubuntu版本和支持情况
为了确保后续操作顺利,在开始之前应当先了解当前使用的Ubuntu版本。这一步骤可以通过命令`lsb_release -r`来完成[^1]。
#### 二、检查硬件兼容性和驱动状态
对于准备安装CUDA的环境来说,首先要做的就是验证所处平台是否能够良好地支持这一过程。具体而言,应该执行如下指令来获取系统内GPU设备所需的推荐驱动列表:
```bash
sudo ubuntu-drivers list
```
如果是在无图形界面的服务端环境中,则需加上参数`--gpgpu`以便更精确地定位到适用于该场景下的选项[^3]。
#### 三、禁用默认开源显卡驱动(nouveau)
针对某些特定情况下,默认加载的新手级Linux发行版可能会自动启用名为nouveau的开源NVIDIA显示适配器驱动程序。然而这对于即将手动设置专有闭源版本构成了潜在冲突风险。因此建议提前通过修改GRUB引导菜单配置文件的方式将其屏蔽掉,从而避免不必要的麻烦发生。编辑/etc/default/grub文档并找到对应行加入blacklist nouveau相关内容保存退出后更新grub再重启机器即可生效[^4]。
#### 四、下载与安装合适的CUDA Toolkit
前往[NVIDIA官方网站](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads),依据前面查询所得的信息挑选相匹配的目标包形式(runfile/local repository/network installation),按照官方指引逐步完成整个部署流程。值得注意的是,考虑到不同应用领域的需求差异较大,可能还需要额外关注一些周边依赖项如cuDNN等组件的选择和集成工作[^2]。
#### 五、验证安装成果
最后但同样重要的一环便是测试新近安设好的开发工具链能否正常运作。可以尝试编译运行几个简单的样例项目作为初步检验手段;另外也可以借助nvcc --version这类内置诊断命令快速判断基本功能是否完备可用。
```python
import torch
print(torch.cuda.is_available())
```
上述Python脚本片段可用于检测PyTorch框架下是否有成功识别到已装载完毕的CUDA资源可供利用。
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