Cómo instalar CUDA en Ubuntu 20.04 LTS

Cuando se trata de computación de alto rendimiento en tareas específicas, las GPU son una opción popular debido a su capacidad para procesar grandes cantidades de datos en paralelo. NVIDIA CUDA es una plataforma de cómputo paralelo que utiliza GPU para acelerar cálculos intensos. Si deseas utilizar CUDA en Ubuntu 20.04 LTS, este artículo te proporcionará la información necesaria para instalarlo correctamente.

📋 Aquí podrás encontrar✍

Requisitos
Pasos para la instalación
Uso de CUDA
Conclusión
Preguntas frecuentes

Requisitos

Antes de comenzar con la instalación, primero debes asegurarte de cumplir con los siguientes requisitos:

Una tarjeta gráfica NVIDIA compatible con CUDA
Ubuntu 20.04 LTS
Un terminal con acceso a privilegios de superusuario

Pasos para la instalación

Paso 1: Verificar si tienes una tarjeta gráfica NVIDIA compatible

Lo primero que debes hacer es verificar si tu tarjeta gráfica NVIDIA es compatible con CUDA. Puedes verificar la compatibilidad en la página web de NVIDIA, donde encontrarás una lista de todas las tarjetas compatibles con CUDA.

Paso 2: Descargar el controlador de NVIDIA

Lo siguiente que debes hacer es descargar el controlador de NVIDIA, que es necesario para instalar CUDA. Puedes descargar el controlador más reciente desde la página web de NVIDIA.

Paso 3: Desactivar el controlador de código abierto de NVIDIA

Antes de instalar el controlador de NVIDIA, primero debes desactivar el controlador de código abierto de NVIDIA que ya se encuentra instalado en tu sistema. Para hacer esto, abre tu terminal y escribe lo siguiente:

sudo apt-get remove --purge nvidia* sudo apt autoremove

Esto eliminará todo el software de NVIDIA de tu sistema, incluido el controlador de código abierto.

Paso 4: Instalar el controlador de NVIDIA

Después de desactivar el controlador de código abierto de NVIDIA, ahora puedes instalar el controlador de NVIDIA descargado anteriormente. Primero, cambia al directorio donde se encuentra el archivo descargado. A continuación, utiliza el siguiente comando para hacer que el archivo sea ejecutable:
chmod +x nombre-del-archivo-descargado.run

Por último, ejecuta el archivo de instalación descargado con el siguiente comando:
sudo ./nombre-del-archivo-descargado.run

Después de instalarse el controlador de NVIDIA, reinicia tu sistema.

Paso 5: Descargar e instalar CUDA

Una vez que el controlador de NVIDIA está instalado, puedes descargar e instalar CUDA. Descarga el archivo de instalación de CUDA desde la página web de NVIDIA en función de la versión que necesites para tu tarjeta gráfica. Después de descargar el archivo, cámbiate al directorio donde se encuentra el archivo descargado e instala CUDA con el siguiente comando:
sudo sh nombre-del-archivo-descargado.run

El proceso de instalación puede tardar varios minutos. Una vez que se complete la instalación, reinicia tu sistema.

Uso de CUDA

Para comenzar a utilizar CUDA en Ubuntu 20.04 LTS, simplemente utiliza cualquiera de las bibliotecas de CUDA en tu aplicación. Asegúrate de compilar tu aplicación con el compilador de NVIDIA CUDA.

Conclusión

Ahora has aprendido cómo instalar CUDA correctamente en tu sistema Ubuntu 20.04 LTS. Con CUDA, puedes utilizar la potencia de tu tarjeta gráfica NVIDIA para acelerar tus cálculos intensos. Si sigues estos pasos cuidadosamente, no deberías tener ningún problema en la instalación. ¡Aprovecha esta herramienta para acelerar tus tareas de computación intensiva!

Preguntas frecuentes

¿Es CUDA compatible con todas las tarjetas gráficas NVIDIA?

No, CUDA no es compatible con todas las tarjetas gráficas NVIDIA. Puedes verificar la compatibilidad en la página web de NVIDIA.

¿Necesito desinstalar el controlador de código abierto de NVIDIA antes de instalar el controlador de NVIDIA?

Sí, debes desinstalar el controlador de código abierto de NVIDIA antes de instalar el controlador de NVIDIA.

¿Debo compilar mi aplicación con el compilador de NVIDIA CUDA?

Sí, debes compilar tu aplicación con el compilador de NVIDIA CUDA para que pueda utilizar CUDA. De lo contrario, no se aprovecharán los beneficios de la aceleración de GPU.