在Ubuntu上配置CUDA基础环境

一、安装驱动

1、检查硬件支持的驱动列表：

# 桌面版本
sudo ubuntu-drivers list
# 服务器版本
sudo ubuntu-drivers list --gpgpu
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可以看到这样的驱动名称列表：

nvidia-driver-470
nvidia-driver-470-server
nvidia-driver-535
nvidia-driver-535-open
nvidia-driver-535-server
nvidia-driver-535-server-open
nvidia-driver-550
nvidia-driver-550-open
nvidia-driver-550-server
nvidia-driver-550-server-open
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2、安装驱动

自动安装推荐的驱动：

sudo ubuntu-drivers install
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或者选择一个驱动版本安装，例如 nvidia-driver-535-server，截取后缀 535-server：

sudo ubuntu-drivers install --gpgpu nvidia:535-server
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重启服务器，就可以使用 nvidia-smi 命令查看信息了。

二、安装 conda

可以选择安装 Anaconda 或 Miniconda，安装方式比较相似，我这里安装的是 Anaconda。

首先在官网下载合适版本的 Anaconda-xxx.sh 并给它可执行权限：

chmod +x Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh
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应该把它安装到什么位置呢？参考 How and where to install conda to be accessible to all users，为了方便这台服务器的所有用户都可以使用到这个conda，可以把它安装到 /opt 下面。

./Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh -b -p /opt/anaconda3
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如果安装完成后无法直接使用 conda 命令，可以进入安装目录手动初始化：

cd /opt/anaconda3/bin
./conda init
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这样就可以使用 conda 命令了，在重新打开 shell 时会自动激活 (base)，也可以手动设置关闭或开启：

设置是否需要每次进入shell时自动激活 (base) 环境（默认为 true）：

conda config --set auto_activate_base false
conda config --set auto_activate_base true
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接下来，可以创建一个自定义名称的 conda env，同时可以指定希望使用的 Python 版本：

conda create -n your_env_name python=3.9
conda activate your_env_name
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设置 pip 源：

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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