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【Stable Diffusion部署至GNU/Linux】安装流程

以下是安装Stable Diffusion的步骤,以Ubuntu 22.04 LTS为例子。

显卡与计算架构介绍

CUDA是NVIDIA GPU的专用并行计算架构
技术层级说明
CUDA Toolkit提供GPU编译器(nvcc)、数学库(cuBLAS)等开发工具
cuDNN深度神经网络加速库(需单独下载)
GPU驱动包含CUDA Driver(需与CUDA Toolkit版本匹配)

CUDA与NIDIA

  1. 硬件指令集绑定:NVIDIA GPU内置CUDA核心需要专用指令集
  2. 生态垄断地位:90%的深度学习框架原生支持CUDA(PyTorch/TensorFlow等)
  3. 计算库优化:cuBLAS/cuDNN等加速库针对N卡有极致优化

可以把英伟达的驱动和CUDA的关系类比为Python解释器和Python语言。具体来说:
英伟达驱动(NVIDIA Driver):这个类似于Python解释器。它是底层的软件,负责与硬件(即GPU)进行通信。英伟达驱动提供了基本的功能和接口,使得操作系统和其他软件能够使用GPU进行各种计算任务。

CUDA(Compute Unified Device Architecture):这个类似于Python语言。CUDA是一个并行计算平台和编程模型,它允许开发人员使用C、C++和Fortran等高级编程语言编写能够在英伟达GPU上运行的程序。CUDA依赖于英伟达驱动来访问和控制GPU硬件资源。


AMD显卡:ROCm

ROCm:AMD的开放计算平台(Radeon Open Compute)

对应组件功能
ROCm Toolkit包含编译器(HIPCC)、数学库(rocBLAS)等
MIOpen深度学习加速库(对标cuDNN)
ROCm DriverAMD GPU内核级驱动

关键对比(NVIDIA CUDA vs AMD ROCm)

特性NVIDIA CUDAAMD ROCm
启动时间2006年2016年
硬件兼容性全系N卡仅RX Vega及更新架构
容器支持完善的NGC Docker镜像有限支持
主流框架覆盖率100%约70%
典型延迟优化纳秒级微秒级

安装流程

1. 检查NVIDIA驱动及CUDA(NVIDIA显卡用户)

  • 安装专有NVIDIA驱动,之后重开机。
  • 安装 CUDA
  • 命令
    nvidia-smi       # 检查NVIDIA驱动状态
    nvcc --version   # 检查CUDA版本
    
  • 作用:确认GPU驱动和CUDA环境正常。
  • 问题处理
    • 若命令未找到:需安装NVIDIA驱动和CUDA。
    • 版本不兼容:确保CUDA版本与PyTorch兼容(如CUDA 11.x/12.x)。

2. 安装AMD驱动及ROCm(AMD显卡用户)

AMD显卡知识库
在 Ubuntu 系统上安装和配置 AMD GPU 驱动及 ROCm(Radeon Open Compute)平台


1. 安装内核头文件和额外模块
sudo apt install linux-headers-`uname -r	

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