Guia Completo para Instalar CUDA no Ubuntu [Para Iniciantes]

1. Introdução

O CUDA (Compute Unified Device Architecture) é uma plataforma de computação paralela e API fornecida pela NVIDIA, que permite computação de alta velocidade usando GPUs.
É amplamente usado em vários campos, incluindo aprendizado de máquina, aprendizado profundo e computação científica.
Este guia fornece uma explicação detalhada de como instalar o CUDA em um sistema Ubuntu.

2. Pré-requisitos

2.1 Verificando a Compatibilidade da GPU

Primeiro, verifique se sua GPU NVIDIA suporta CUDA.
Execute o seguinte comando no terminal:

lspci | grep -i nvidia

Se o seu sistema reconhecer um dispositivo NVIDIA na saída, sua GPU foi detectada.
Para uma lista completa de GPUs suportadas, consulte o site oficial da NVIDIA.

2.2 Verificando a Versão do Ubuntu

O CUDA é suportado em versões específicas do Ubuntu.
Verifique sua versão atual do Ubuntu executando o seguinte comando:

lsb_release -a

Em geral, as versões LTS (Long Term Support) do Ubuntu são recomendadas.
Para os detalhes mais recentes de compatibilidade, consulte a documentação oficial da NVIDIA.

2.3 Verificando a Instalação do GCC

O compilador GCC é necessário para instalar o CUDA.
Verifique se ele está instalado usando o seguinte comando:

gcc --version

Se o GCC não estiver instalado, instale-o executando:

sudo apt install build-essential

3. Instalando os Drivers NVIDIA

3.1 Removendo Drivers Existentes

Se drivers NVIDIA antigos estiverem instalados, remova-os para evitar conflitos.
Execute os seguintes comandos:

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

3.2 Selecionando e Instalando o Driver Apropriado

Consulte o site oficial da NVIDIA para encontrar o driver correto para sua GPU e siga estes passos para a instalação:

1. Adicionar o Repositório: Execute os seguintes comandos no terminal para adicionar o repositório de drivers NVIDIA.

   sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
   sudo apt-get update

2. Verificar Drivers Recomendados: Use este comando para ver o driver recomendado.

   ubuntu-drivers devices

Procure pelo driver marcado como “recomendado” na saída.

3. Instalar o Driver: Instale o driver recomendado especificando sua versão.

   sudo apt install nvidia-driver-<recommended version>

4. Reiniciar o Sistema: Após a instalação, reinicie o sistema.

   sudo reboot

4. Instalando o CUDA Toolkit

4.1 Escolhendo a Versão do CUDA

Visite a página oficial de download do CUDA para encontrar a versão compatível do CUDA para sua GPU e versão do Ubuntu.
Se estiver usando a versão mais recente, garanta a compatibilidade com seu software e bibliotecas.

4.2 Adicionando o Repositório e Instalando o CUDA

Siga estes passos para instalar o CUDA Toolkit.

1. Adicionar o Repositório: Adicione o repositório da NVIDIA (exemplo para Ubuntu 20.04).

   wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin
   sudo mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600

2. Adicionar a Chave do Repositório: Recupere e instale a chave do repositório.

   sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/7fa2af80.pub

3. Instalar Pacotes do CUDA: Instale o CUDA Toolkit.

   sudo apt update
   sudo apt install cuda

4. Verificar a Instalação: Verifique se o CUDA foi instalado corretamente.

   nvcc --version

5. Instalando o cuDNN

5.1 Baixando o cuDNN

O cuDNN (biblioteca CUDA Deep Neural Network) é uma biblioteca acelerada por GPU da NVIDIA para aprendizado profundo.
Para instalar o cuDNN, siga estes passos:

1. Acesse a página de download do NVIDIA cuDNN e faça login.
2. Selecione a versão apropriada do cuDNN compatível com sua versão do CUDA.
3. Baixe o pacote do cuDNN para Ubuntu.

5.2 Instalando o cuDNN

Após o download, instale o cuDNN usando os seguintes comandos:

tar -xvf cudnn-*.tar.xz
sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

Após a instalação, verifique se o cuDNN está corretamente instalado verificando sua versão:

cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

6. Configurando Variáveis de Ambiente

Após instalar o CUDA e o cuDNN, atualize as variáveis de ambiente para garantir que sejam corretamente reconhecidas pelo sistema.

6.1 Atualizando .bashrc

Edite o arquivo .bashrc para adicionar os caminhos do CUDA:

echo 'export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

6.2 Verificando a Instalação do CUDA

Para confirmar que o CUDA está instalado e configurado corretamente, execute o seguinte comando:

nvcc --version

Isso deve exibir a versão do CUDA instalada no seu sistema.

7. Executando um Programa de Teste

Para verificar se o CUDA está funcionando corretamente, compile e execute um programa de teste simples.

#include <stdio.h>
int main() {
    printf("CUDA setup is complete!n");
    return 0;
}

Compile e execute-o usando:

gcc test.c -o test
./test

8. Solução de Problemas

8.1 Problemas Comuns e Correções

• CUDA não reconhecido: Certifique-se de que as variáveis de ambiente estão corretamente definidas executando echo $PATH e echo $LD_LIBRARY_PATH .
• Problemas com drivers: Se os drivers NVIDIA não estiverem funcionando, tente reinstalá-los usando as etapas da seção 3.
• Incompatibilidade de versão do cuDNN: Verifique se a versão do seu cuDNN é compatível com a versão do CUDA instalada.

9. Conclusão

Seguindo este guia, você agora deve ter um ambiente CUDA totalmente funcional configurado no Ubuntu.
Com o CUDA e o cuDNN instalados, você pode começar a utilizar aceleração de GPU para aprendizado profundo, computação científica e outras aplicações de alto desempenho.

Se você encontrar algum problema, consulte a documentação oficial da NVIDIA ou fóruns da comunidade para suporte adicional.