ubuntu上安装NVIDIA驱动、CUDA、CUDNN

时间：2018-07-07 20:16:32 收藏：0 阅读：2129

Ubuntu18.04环境下的安装:

主要参考下面这个博客：

https://blog.csdn.net/u010801439/article/details/80483036

https://blog.csdn.net/ice__snow/article/details/80144503

1.安装GPU英伟达驱动（针对ubuntu18.04）

step .1：首先，检测你的NVIDIA图形卡和推荐的驱动程序的模型。执行命令：

$ ubuntu-drivers devices

输出结果为：

== /sys/devices/pci0000:00/0000:00:01.0/0000:01:00.0 ==
modalias : pci:v000010DEd00001180sv00001458sd0000353Cbc03sc00i00
vendor   : NVIDIA Corporation
model    : GK104 [GeForce GTX 680]
driver   : nvidia-304 - distro non-free
driver   : nvidia-340 - distro non-free
driver   : nvidia-384 - distro non-free recommended
driver   : xserver-xorg-video-nouveau - distro free builtin

== cpu-microcode.py ==
driver   : intel-microcode - distro free

从中可以看到，这里有一个设备是GTX 680 ，对应的驱动是NVIDIA -304,340,384 ，而推荐是安装384版本的驱动。

step.2，安装驱动

你可以选择，安装所有推荐的驱动，如下命令

$ sudo ubuntu-drivers autoinstall

你也可以选择，只安装其中一个驱动，命令如下

$ sudo apt install nvidia-340

OK 驱动安装完成，重新启动

4.安装CUDA（针对18.04）

安装CUDA 这里需要注意;

咱们需要根据cuDNN 来选择，如图，首先，cuda只能支持17.04,16.04的ubuntu 下载安装，但，实际上，有点类似于word一样（高版本word能打开低版本的word文件 .）18.04版本的系统，能够安装16.04版本对应的CUDA。

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目前cuda 最高版本为9.2，且只支持 16.04,17.04 这两个系统，而且，我们安装完CUDA 之后还需要安装cuDNN。

那么cuDNN 的版本又有什么选择呢，如下

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首先，根据cuDNN 的版本，目前，较为完善的，是cuDNN v7.0.5 ,其适用于 CUDA 9.1 版本，所以，咱们在选择安装cuda的时候，选择 CUDA 9.1。下载地址

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按下图进行选择

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对应的有一下四个文件，需要统统下载，第一个是主文件，后3个相当于补丁。

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开始安装：

step .1 GCC 降级

由于CUDA 9.0仅支持GCC 6.0及以下版本，而Ubuntu 18.04预装GCC版本为7.3，

故手动进行降级：

step .1 GCC 降级

由于CUDA 9.0仅支持GCC 6.0及以下版本，而Ubuntu 18.04预装GCC版本为7.3，

故手动进行降级：

sudo apt-get install gcc-4.8 
sudo apt-get install g++-4.8

装完后进入到/usr/bin目录下

  $ls -l gcc*

会显示以下结果

lrwxrwxrwx 1 root root 7th May 16 18:16 /usr/bin/gcc -> gcc-7.3

发现gcc链接到gcc-7.0, 需要将它改为链接到gcc-4.8，方法如下:

sudo mv gcc gcc.bak #备份 
sudo ln -s gcc-4.8 gcc #重新链接

同理，对g++也做同样的修改：

ls -l g++* 

lrwxrwxrwx 1 root root 7th May 15:17 g++ -> g++-7.3

需要将g++链接改为g++-4.8:

sudo mv g++ g++.bak 
sudo ln -s g++-4.8 g++

再查看gcc和g++版本号：

gcc -v 
g++ -v

均显示gcc version 4.8 ，说明gcc 4.8安装成功。

step. 2 安装cuda ,及其补丁

输入命令安装Base Installer：

sudo sh cuda_9.1.85_387.26_linux.run

需要注意的是，之前已经安装过显卡驱动程序，故在提问是否安装显卡驱动时选择no,其他 选择默认路径或者yes即可。

然后，继续执行以下操作安装3个 patch ：

sudo sh cuda_9.1.85.1_linux.run
sudo sh cuda_9.1.85.2_linux.run
sudo sh cuda_9.1.85.3_linux.run

安装完毕之后，将以下两条加入.barshrc文件中.

export PATH=/usr/local/cuda-9.1/bin${PATH:+:$PATH}}      #注意，根据自己的版本，修改cuda-9.2/9.0...
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} #注意，根据自己的版本，修改cuda-9.2/9.0...

OK ,那么，到这一步，cuda 就安装完成了

确认CUDA工作

找到samples，一般在home目录下

cd ~/NVIDIA_CUDA-9.1_Samples/
make

等待编译完成，

cd ./bin/x86_64/linux/release

使用deviceQuery 测试

$ ./deviceQuery

./deviceQuery Starting...

 CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)

Detected 1 CUDA Capable device(s)

Device 0: "GeForce GTX 960M"
  CUDA Driver Version / Runtime Version          9.1 / 9.1
  CUDA Capability Major/Minor version number:    5.0
  Total amount of global memory:                 2004 MBytes (2101870592 bytes)
  ( 5) Multiprocessors, (128) CUDA Cores/MP:     640 CUDA Cores
  GPU Max Clock rate:                            1176 MHz (1.18 GHz)
  Memory Clock rate:                             2505 Mhz
  Memory Bus Width:                              128-bit
  L2 Cache Size:                                 2097152 bytes
  Maximum Texture Dimension Size (x,y,z)         1D=(65536), 2D=(65536, 65536), 3D=(4096, 4096, 4096)
  Maximum Layered 1D Texture Size, (num) layers  1D=(16384), 2048 layers
  Maximum Layered 2D Texture Size, (num) layers  2D=(16384, 16384), 2048 layers
  Total amount of constant memory:               65536 bytes
  Total amount of shared memory per block:       49152 bytes
  Total number of registers available per block: 65536
  Warp size:                                     32
  Maximum number of threads per multiprocessor:  2048
  Maximum number of threads per block:           1024
  Max dimension size of a thread block (x,y,z): (1024, 1024, 64)
  Max dimension size of a grid size    (x,y,z): (2147483647, 65535, 65535)
  Maximum memory pitch:                          2147483647 bytes
  Texture alignment:                             512 bytes
  Concurrent copy and kernel execution:          Yes with 1 copy engine(s)
  Run time limit on kernels:                     Yes
  Integrated GPU sharing Host Memory:            No
  Support host page-locked memory mapping:       Yes
  Alignment requirement for Surfaces:            Yes
  Device has ECC support:                        Disabled
  Device supports Unified Addressing (UVA):      Yes
  Supports Cooperative Kernel Launch:            No
  Supports MultiDevice Co-op Kernel Launch:      No
  Device PCI Domain ID / Bus ID / location ID:   0 / 1 / 0
  Compute Mode:
     < Default (multiple host threads can use ::cudaSetDevice() with device simultaneously) >

deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 9.1, CUDA Runtime Version = 9.1, NumDevs = 1
Result = PASS

3.安装cuDNN（针对18.04）

cuDNN 的安装，就是将 cuDNN 包内的文件，拷贝到cuda文件夹中即可。

step.1按照第四点分析的内容，我们需要下载的cuDNN 版本为

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cuDNN v7.0.5 library for liunx，下载地址（需要注册才能进行下载）

下载完毕后，切到默认的Downloads文件夹，可以看到 cudnn-9.1-linux-x64-v7.tgz 压缩包

先解压，然后将其中的内容复制到CUDA安装文件夹里面.

step.2 复制cuDNN内容到cuda相关文件夹内

sudo cp cuda/include/cudnn.h    /usr/local/cuda/include      #注意，解压后的文件夹名称为cuda ,将对应文件复制到 /usr/local中的cuda内
sudo cp cuda/lib64/libcudnn*    /usr/local/cuda/lib64 
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h   /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

到此处，所以的安装就完成。

接下来就可以安装相应的软件，如：anaconda,pycharm tensorflow 等。。。

Ubuntu16.04环境下的安装:

安装nvdia驱动和cuda:

主要参考了下面这个博客

https://blog.csdn.net/u010837794/article/details/63251725

下面是所有CUDA版本的网页链接

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

然后cd指令进入/usr/local/cuda/samples，执行下面的命令来build samples

sudo make all -j64

全部编译完成后，ｃｄ进

入/usr/local/cuda/samples/bin/x86_64/linux/release，运行deviceQuery

./deviceQuery

如果出现显卡信息，则驱动及显卡安装成功，结果如下：

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安装CUDNN：

把cudnn压缩包下载下来后，按照如下步骤安装即可：

1、删除原来的cudnn系统路径下的一些文件

sudo rm -rf /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo rm -rf /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*   #这里*是通配符，libcudnn*指的是名字中带有libcudnn的所有文件

2、安装刚才解压的cudnn版本，在终端cd到刚解压的cuda文件夹，然后继续输入下面两个指令，这两个指令相当于把解压后的cuda文件夹下的一些文件拷到系统路径下面

sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp lib64/lib* /usr/local/cuda/lib64/       #这里*是通配符，lib*指的是名字中带有lib的所有文件

3、在系统路径下建立软链接（解压出来的lib64下面有3个so文件。分别是

libcudnn.so 和 libcudnn.so.5以及 libcudnn.so.5.1.3文件。并且这3个点so文件大小都一样。其实都是软连接！libcudnn.so链接到libcudnn.so.5，而

libcudnn.so.5.又链接到libcudnn.so.5.1.3。真正的文件只有

libcudnn.so.5.1.3）

cd /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod +r libcudnn.so.5.1.10
sudo ln -sf libcudnn.so.5.1.10 libcudnn.so.5
sudo ln -sf libcudnn.so.5 libcudnn.so

接下来设置环境变量：

sudo gedit /etc/profile

在打开的文件中加入如下两句话

export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

保存后，使环境变量立即生效，

source /etc/profile