Cómo instalar CUDA en Ubuntu 22.04 LTS

En este tutorial, aprenderás cómo instalar CUDA en Ubuntu 22.04 LTS. CUDA es una plataforma de computación paralela para GPU desarrollada por NVIDIA. Ofrece un entorno de programación paralelo y un modelo de programación que te permite acelerar el rendimiento de tus aplicaciones a través del uso de GPU de NVIDIA. Con la versión más reciente de CUDA, la instalación es relativamente sencilla, pero puede haber problemas que debas abordar para que la configuración funcione correctamente.

📋 Aquí podrás encontrar✍

Requisitos previos
Paso 1: Descarga de CUDA
Paso 2: Desactiva Nouveau
Paso 3: Instalación de los drivers de NVIDIA
Paso 4: Instalación de CUDA Toolkit y cuDNN
Paso 5: Configuración de la variable de entorno
Conclusión
Preguntas frecuentes
Ejemplos de código

Requisitos previos

Antes de continuar con esta guía, debes asegurarte de tener lo siguiente:

Una máquina con Ubuntu 22.04 LTS.
Una tarjeta gráfica con GPU de NVIDIA que sea compatible con CUDA.

Paso 1: Descarga de CUDA

El primer paso para instalar CUDA en Ubuntu 22.04 LTS es descargar el archivo de instalación desde el sitio web de NVIDIA. Puedes hacerlo utilizando el siguiente comando en la terminal:

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.4.1/local_installers/cuda_11.4.1_470.57.02_linux.run

El comando anterior descarga la versión 11.4.1 más reciente de CUDA. Si deseas descargar otra versión, visita el sitio web de NVIDIA.

Paso 2: Desactiva Nouveau

El driver libre Nouveau puede causar conflictos con el driver de NVIDIA. Por lo tanto, debes desactivarlo temporalmente antes de instalar los drivers de NVIDIA.

En la terminal, escribe los siguientes comandos:
sudo echo "blacklist nouveau" >> /etc/modprobe.d/blacklist-nvidia-nouveau.conf sudo echo "options nouveau modeset=0" >> /etc/modprobe.d/blacklist-nvidia-nouveau.conf sudo update-initramfs -u

Luego, reinicia tu sistema.

Paso 3: Instalación de los drivers de NVIDIA

El siguiente paso es instalar los drivers de NVIDIA. Para hacerlo, utiliza el siguiente comando en la terminal:

sudo ./cuda_11.4.1_470.57.02_linux.run --silent --driver

El comando anterior instalará los drivers de NVIDIA.

Paso 4: Instalación de CUDA Toolkit y cuDNN

Ahora, puedes instalar el CUDA Toolkit y cuDNN utilizando los siguientes comandos en la terminal:

sudo ./cuda_11.4.1_470.57.02_linux.run --silent --toolkit
sudo dpkg -i libcudnn8*_8.2.4.15-1+cuda11.4_amd64.deb

Esto instalará tanto el CUDA Toolkit como cuDNN, lo que te permitirá empezar a programar utilizando GPUs de NVIDIA.

Paso 5: Configuración de la variable de entorno

Para asegurarte de que la configuración sea correcta, debes añadir la variable de entorno PATH. Esto se puede hacer agregando las siguientes líneas al archivo .bashrc:

export PATH=/usr/local/cuda-11.4/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.4/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

Después de guardar los cambios en el archivo .bashrc, ejecuta el siguiente comando en la terminal para recargar el archivo:

source ~/.bashrc

Conclusión

Con estos sencillos pasos, pudiste instalar CUDA en tu máquina Ubuntu 22.04 LTS. Ahora, puedes programar aplicaciones utilizando GPU de NVIDIA y acelerar su rendimiento. Si tienes algún problema, asegúrate de revisar los requisitos previos y los pasos previos para encontrar la solución.

Preguntas frecuentes

¿Puedo instalar CUDA en otra versión de Ubuntu?

Sí, los pasos para instalar CUDA en otras versiones de Ubuntu son prácticamente los mismos que los de Ubuntu 22.04 LTS.

¿Qué hacer si mi tarjeta gráfica no es compatible con CUDA?

Si tu tarjeta gráfica no es compatible con CUDA, no podrás utilizar la plataforma para acelerar el rendimiento de tus aplicaciones utilizando tu GPU de NVIDIA.

¿Cómo puedo saber si mi tarjeta gráfica es compatible con CUDA?

Puedes consultar la lista de tarjetas gráficas compatibles con CUDA en la documentación oficial de NVIDIA.

¿Cuál es la diferencia entre el CUDA Toolkit y cuDNN?

El CUDA Toolkit es un conjunto de herramientas para programar aplicaciones utilizando GPUs de NVIDIA, mientras que cuDNN es una biblioteca de redes neuronales profundas que se integra con el CUDA Toolkit para acelerar el entrenamiento y la inferencia en modelos de redes neuronales.

Ejemplos de código

Aquí se muestran algunos ejemplos de código para que empieces a trabajar con CUDA:

#include using namespace std;


__global__ void helloFromGPU() {

    printf("Hola desde la GPUn");

}

int main() { cout << "Hola desde la CPUn"; helloFromGPU<<<1, 10>>>(); cudaDeviceReset(); return 0; }

Este es un ejemplo sencillo de aplicación paralela utilizando CUDA. El kernel helloFromGPU se ejecuta en 10 hilos, lo que significa que la función de impresión se ejecuta en paralelo en la GPU.

__global__ void add(int n, float *x, float *y) { int index = threadIdx.x; int stride = blockDim.x; for (int i = index; i < n; i += stride) y[i] = x[i] + y[i]; } int main(void) { int N = 1 << 20; float *x, *y; cudaMallocManaged(&x, N * sizeof(float)); cudaMallocManaged(&y, N * sizeof(float)); for (int i = 0; i < N; i++) { x[i] = 1.0f; y[i] = 2.0f; } int blockSize = 256; int numBlocks = (N + blockSize - 1) / blockSize; add<<>>(N, x, y);


    cudaDeviceSynchronize();
    cudaFree(x);

    cudaFree(y);

return 0; }

Este ejemplo muestra cómo agregar dos matrices utilizando CUDA. En este caso, se utiliza la función cudaMallocManaged para asignar memoria tanto en la GPU como en la CPU, lo que permite una comunicación rápida entre ambos dispositivos.