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Ubuntu16.04安装Nvidia K80显卡驱动 CUDA9.0+cuDNN7.6.5.32GPU版--过程记录

Linux 更新时间: 发布时间: IT归档 最新发布 模块sitemap 名妆网 法律咨询 聚返吧 英语巴士网 伯小乐 网商动力

Ubuntu16.04安装Nvidia K80显卡驱动 CUDA9.0+cuDNN7.6.5.32GPU版--过程记录

0、准备工作

(1)查看GPU是否支持CUDA
lspci | grep -i nvidia

(2)查看Linux版本
uname -m && cat /etc/*release

1、nvidia驱动下载

 NVIDIA 驱动程序下载   --------自行选择驱动版本号 

下载好以后,默认保存在Downloads 下面

(1)先卸载原有N卡驱动
#for case1: original driver installed by apt-get:
sudo apt-get remove --purge nvidia*

#for case2: original driver installed by runfile:
sudo chmod +x *.run
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-384.59.run --uninstall

(2)禁用nouveau驱动

1.2.1 桌面环境:(2选1)

sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf

1.2.1 远程环境(2选1)(vim使用方法自行查询--保存:wq ):

sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf

在文本最后添加:

blacklist nouveau
options nouveau modeset=0

保存后执行:

sudo update-initramfs -u

重启以后,能够查看nouveau有没有运行:

lsmod | grep nouveau  # 没输出表明禁用生效

(3)禁用X-Window服务
sudo service lightdm stop #这会关闭图形界面

按Ctrl-Alt+F1进入命令行界面,输入用户名和密码登陆。

(4)命令行安装驱动 1.4.1  cd 到下载目录:
#给驱动run文件赋予执行权限:
sudo chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-384.183.run
#后面的参数很是重要,不可省略:
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-384.183.run -no-opengl-files

sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-384.183.run -no-opengl-files (重要的事情说三遍,这里面的-和字母之间没有空格、这里面的-和字母之间没有空格、这里面的‘-’和字母之间没有空格)
后面的选项很重要,很重要!否则后面桌面登入会出现死循环!!!!

1.4.2、 按照提示一路下去,Accept->Yes->默认
1.4.3、很快就安装完毕.输入:
nvidia-smi
查看信息.出现驱动信息说明安装成功
1.4.4 打开X-window :
sudo service lightdm startap

1.4.5 Driver测试:
nvidia-smi #若列出GPU的信息列表,表示驱动安装成功
nvidia-settings #若弹出设置对话框,亦表示驱动安装成功
2、CUDA下载链接:

CUDA Toolkit 9.0 Downloads | NVIDIA Developer

2.1 安装CUDA 到对应下载目录下(默认Downloads):
sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run
2.2 开始安装以后,须要阅读说明,可使用Ctrl + C直接阅读完成,或者使用空格键慢慢阅读。下面为安装选项:测试
(是否赞成条款,必须赞成才能继续安装)
accept/decline/quit: accept

(这里不要安装驱动,由于已经安装最新的驱动了,不然可能会安装旧版本的显卡驱动,致使重复登陆的状况)
Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 410.48?
(y)es/(n)o/(q)uit: n

Install the CUDA 10.0 Toolkit?(是否安装CUDA 10 ,这里必需要安装)
(y)es/(n)o/(q)uit: y

Enter Toolkit Location(安装路径,使用默认,直接回车就行)
[ default is /usr/local/cuda-10.0 ]:  

Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?(赞成建立软连接)
(y)es/(n)o/(q)uit: y

Install the CUDA 10.0 Samples?(不用安装测试,自己就有了)
(y)es/(n)o/(q)uit: n

Installing the CUDA Toolkit in /usr/local/cuda-10.0 ...(开始安装)
 2.3 配置环境变量

(1)桌面环境:

sudo gedit ~/.bashrc

 (2)远程环境:

sudo vim ~/.bashrc
末尾加入
export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
 2.4 更新
source ~/.bashrc

2.5 验证安装

查看cuda版本code

nvcc -V

CUDA Sample测试:

#编译并测试设备 deviceQuery:
cd /usr/local/cuda-9.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
make
./deviceQuery

#编译并测试带宽 bandwidthTest:
cd ../bandwidthTest
make
./bandwidthTest

若是这两个测试的最后结果都是Result = PASS,说明CUDA安装成功。

*2.6 CUDA卸载(略过)

在命令行中输入

sudo apt-get remove cuda 

sudo apt-get autoclean

sudo apt-get remove cuda*

而后在目录切换到usr/local/下

cd /usr/local/

sudo rm -r cuda-9.0
3、 安装cuDNN7.6.5.32

目的是:安装cuDNN库来加速我们的深度学习算法

下载cuDNN,需要在Nvidia官网注册账号,网址如下:

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

登录后,选择你对应版本的cuDNN,我的是Ubuntu16.04且安装的是CUDA9.0,所以我下载如下三个文件,直接默认存在~/Downloads/目录下。

CUDNN下载链接:

cuDNN Archive | NVIDIA Developer

注意:这三个文件都要下载。

使用如下命令安装:

$ cd ~/Downloads/

$ ls

$ sudo dpkg -i libcudnn7_7.3.1.20-1+cuda9.0_amd64.deb

$ sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.3.1.20-1+cuda9.0_amd64.deb

$ sudo dpkg -i libcudnn7-doc_7.3.1.20-1+cuda9.0_amd64.deb

安装完成

在我们验证cuDNN之前,我们必须首先安装freeimage lilbray作为ministCUDNN示例代码的依赖关系。否则,会有提示要求我们正确设置Freeimage

$ sudo apt-get install libfreeimage3 libfreeimage-dev

使用如下命令验证;

$ cp -r /usr/src/cudnn_samples_v7/ $HOME

$ cd $HOME/cudnn_samples_v7/mnistCUDNN

$ make clean && make

$ ./mnistCUDNN

如果输出如下信息就表示安装cuDNN成功,并且还可以看到你机器上有几个支持cuda的设备

感谢以下博主:

参考资料:

Ubuntu16.04安装CUDA9.0+cuDNN7.3GPU版TensorFlow过程记录_wgllovemother的博客-CSDN博客

# Ubuntu16.04安装nvidia驱动+CUDA+cuDNN - JavaShuo

ubuntu16.04 系统下K80安装nvidia驱动 - JavaShuo

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本文地址:https://www.mshxw.com/it/361971.html
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