虚拟机ubuntu cuda

### 如何在 Ubuntu 虚拟机中设置 CUDA 环境 #### 前提条件 为了成功配置 CUDA，在虚拟环境中需要注意以下几点： - **虚拟化平台的选择**：并非所有虚拟化软件都能支持 GPU 加速功能。例如 VirtualBox 不支持 NVIDIA 驱动程序的安装[^3]，因此建议使用 VMware 或者更高级别的解决方案如 vSphere Bitfusion Client 来实现 GPU 的共享和分配。 - **操作系统版本匹配**：不同版本的操作系统可能对应不同的 CUDA 支持范围。比如 Ubuntu 20.04 可以兼容较新的 CUDA 版本[^1]，而 Ubuntu 22.04 则仅限于 CUDA 11.7.0[^2]。 #### 安装步骤概述 ##### 步骤一：准备开发环境 确保已经正确设置了 VMWare 工作站并完成了 Ubuntu 操作系统的部署[^4]。网络连接应采用桥接模式以便能够访问外部资源完成必要的包管理操作。 ##### 步骤二：更新系统及工具链 执行常规升级命令刷新现有库文件至最新状态，并安装编译所需的基础组件gcc,g++等。 ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y sudo apt install build-essential cmake git unzip pkg-config -y ``` ##### 步骤三：下载与安装NVIDIA驱动 由于是在虚拟环境下运行，默认情况下不会检测到物理显卡的存在。对于某些特定场景下的实验用途，可以通过 VMware 提供的功能尝试映射主机上的图形处理器给客户 OS 使用；不过这通常需要额外授权许可并且复杂度较高。一般而言，直接模拟标准渲染路径更为简便可靠一些。如果确实要加载真实硬件加速，则需遵循官方文档指引逐步实施适配流程。 ##### 步骤四：获取CUDA Toolkit 前往[NVIDIA官网](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)，挑选适合目标架构（此处为Linux x86_64）以及发行版的信息组合项进行定制化提取链接地址用于后续离线或者在线抓取动作之中。假设我们选取的是.run脚本形式分发件为例说明如下指令序列： ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.x/linux/ubuntu2004/x86_64/cuda_11.x_xxx_linux.run chmod +x cuda_*.run ./cuda_*.run --silent --toolkit ``` 注意替换上述占位符`11.x`, `xxx`成实际数值依据实际情况调整即可。 ##### 步骤五：验证安装成果 通过简单的测试案例确认整个框架能否正常运作无误之后再继续深入探索其它高级特性部分。可以利用nvcc查询当前已激活的相关参数设定情况作为初步判断依据之一: ```bash nvcc --version ``` 另外还可以编写一小段示范代码加以检验效果如何: ```cpp #include <stdio.h> __global__ void helloFromGPU() { printf("Hello World from GPU!\n"); } int main(){ printf("Hello World from CPU\n"); helloFromGPU<<<1,10>>>(); cudaDeviceSynchronize(); } ``` 保存该源码片段存盘命名为test.cu接着按照下面方式构建执行查看输出结果是否符合预期设想那样呈现出来才算真正意义上的大功告成啦！ ```bash nvcc test.cu -o test.out ./test.out ``` ##### 步骤六(可选):集成cuDNN库扩展性能表现 当涉及到深度学习领域应用场合时往往还需要引入专门针对此类任务优化过的子模块即cuDNN系列制品才行得通。同样先从[nvidida开发者中心页面](https://developer.nvidia.com/)找到相应tarball压缩包依照提示解压放置指定位置最后记得补充进PATH/LD_LIBRARY_PATH变量里头去方便调用就好啦! --- ### 注意事项 尽管理论上可以在虚拟机内部署完整的 CUDA 开发套件，但由于缺乏真实的 GPU 设备支撑所以在很多高性能计算需求面前仍然显得力不从心。故此强烈推荐尽可能切换回裸金属方案或者借助云计算服务平台所提供的弹性实例选项来获得更好的体验质量哦！