Linux（Ubuntu）上对abaqus运算进行CUDA加速如何实现？

在 Linux (Ubuntu) 上对 Abaqus 进行 CUDA 加速需要遵循以下步骤：

确保您的系统具有 GPU，支持 CUDA，并且已安装了正确的驱动。

安装 CUDA 工具包：您可以通过添加 Nvidia 的存储库并安装 cuda-toolkit 来完成这一步。

安装 Abaqus 计算核心技术：请确保您已经安装了 Abaqus 计算核心技术，其中包含了支持 CUDA 的模块。

配置 Abaqus：请确保您已经配置 Abaqus 以识别 CUDA 设备。您可以通过修改 abaqus.env 文件来完成这一步，并将 CUDA_VISIBLE_DEVICES 设置为您要使用的 GPU 设备的编号。

运行 Abaqus 仿真：现在，您可以在 Linux 上运行 Abaqus 仿真并使用 CUDA 加速。请确保您的仿真模型已正确配置，并选择正确的 Abaqus 子程序以使用 CUDA 加速。

1.首先安装Ubuntu16.04,之前装的是14.04，但总是装完CUDA后重启黑屏。在16.04的软件更新中可以同时更新到NVIDIA的独显和Intel的集显。

2.在系统设置的软件和更新中，安装好NVIDIA和Intel的专有驱动。

3.安装CUDA toolkit

sudo apt-get update

sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit

默认安装cuda 7.5.18

安装之后，是没有/usr/local/cuda*这个文件夹，也没有sample的

4.由于Ubuntu16.04的gcc和g++都是5.0版的，不兼容CUDA7.5版本，需要降级

sudo apt-get gcc-4.9 g++-4.9

cd /usr/bin

sudo rm gcc

sudo rm g++

sudo ln -s gcc-4.9 gcc

sudo ln -s g++-4.9 g++

5.安装cuDnn

下载cudnn 4.0 for cuda7.0 需要nvidia的开发者帐号登录

解压

tar -zxf cudnn-7.0-linux-x64-v4.0-prod.tgz

cd cuda

复制头文件到/usr/local/include

sudo cp include/cudnn.h /usr/local/include/

复制lib文件到/usr/local/lib

sudo cp lib64/* /usr/local/lib/

并编辑~/.bashrc 添加环境变量

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib

6.安装theano

sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-dev python-pip python-nose g++ libopenblas-dev git

sudo pip install Theano

编辑配置文件

sudo gedit ~/.theanorc

加入

[global]

device = gpu

floatX = float32

[nvcc]

flags=-D_FORCE_INLINES

7.安装tensorflow

---