CUDA安装教程中Ubuntu和Windows系统的安装步骤有哪些主要区别?
CUDA安装教程中Ubuntu和Windows系统的安装步骤有哪些主要区别呢?这些区别在实际操作中会给不同系统的用户带来怎样的操作难度差异,又会影响后续的使用稳定性吗?
作为历史上今天的读者,我在帮身边做深度学习的朋友处理CUDA安装问题时,发现Ubuntu和Windows系统的安装步骤差异还挺明显的,这些差异往往是新手容易卡壳的地方。
.deb
或.run
格式,获取方式主要有两种:一是通过官方仓库用命令行直接下载,二是在NVIDIA官网手动下载对应版本的安装包。实际操作中,很多开发者更习惯用命令行,因为能自动匹配系统版本。.exe
格式的安装包为主,几乎都是从NVIDIA官网直接下载,下载时需要精准选择对应的Windows版本和系统位数,比如Windows 10还是11,64位还是32位(不过现在基本都是64位了)。sudo dpkg -i 安装包名称
。对于不熟悉命令行的用户来说,很容易因为输错命令导致安装中断。| 系统 | 核心依赖 | 配置难点 | |------|----------|----------| | Ubuntu | gcc版本、内核版本需与CUDA版本匹配,还需安装libcupti-dev等库 | 内核更新后可能导致驱动不兼容,需要手动降级或重新编译驱动 | | Windows | 主要依赖Visual Studio(需安装对应版本的C++组件) | 不同版本的Visual Studio与CUDA兼容性差异大,比如CUDA 11.7不支持VS2022早期版本 |
nvcc -V
查看CUDA版本,再运行nvidia-smi
检查驱动是否正常加载,还可以编译并运行官方示例程序,比如deviceQuery
,通过返回的“Result = PASS”确认安装有效。nvcc -V
,也能通过NVIDIA控制面板的“系统信息”查看CUDA版本,运行示例程序时,直接双击编译好的exe文件即可,更直观。身边不少做深度学习的朋友,学生群体用Windows的多,因为笔记本自带系统多为Windows,安装门槛低;而实验室服务器基本都是Ubuntu,虽然初期配置麻烦,但长期使用中稳定性更好,很少出现驱动突然失效的情况。从实际使用场景来看,选择哪种系统安装CUDA,不仅要看安装步骤的差异,还要结合自身的使用环境和需求,毕竟适合自己的才是最高效的。