Anduin Xue
Anduin Xue

Anduin's Tech Blog

GPU


How to setup CUDA environment for Docker on Ubuntu?

这篇博客详细介绍了如何在Ubuntu系统上为Docker设置CUDA环境。文章分为多个步骤:首先确认Nvidia GPU设备的存在与可用性,接着指导用户安装必要的驱动程序和工具包,包括Nvidia容器工具包和nvidia-docker2,随后通过运行测试容器验证 CUDA 驱动的正常工作状态,并提供了一个GPU烧录测试脚本来进一步确保硬件稳定性。文章还展示了如何使用Docker Compose共享GPU资源,并提供了具体的配置示例。此外,作者通过一个简单的CUDA应用程序实例,展示了从编写代码到构建镜像再到运行容器的完整流程。该教程适合希望在Docker环境中利用GPU进行加速计算的开发者和研究人员。如果你对如何高效管理GPU资源或实现硬件加速感兴趣,这篇文章将为你提供详细的指导和实用技巧。--DeepSeek

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How to install CUDA and cuDNN on Ubuntu 22.04 and test if its installed successfully

这篇文章详细介绍了如何在Ubuntu 22.04系统上安装CUDA、cuDNN和PyTorch,并提供了验证每个组件是否成功安装的方法。从选择合适的CUDA版本开始,到通过`nvidia- smi`命令确认显卡驱动版本,再到下载并安装CUDA工具包,文章一步步引导读者完成配置过程。接着,文章讲解了如何安装cuDNN,并通过测试程序确保其功能正常。对于PyTorch的安装,特别提醒用户避免直接使用pip安装,而是要根据硬件和系统环境选择正确的命令。最后,文章还提供了多种验证方法,包括运行“Hello CUDA”示例程序、检查cuDNN版本以及在Python中验证PyTorch是否正确识别GPU。这些步骤不仅确保了安装的成功,也为读者后续进行深度学习项目奠定了基础。--DeepSeek

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