Nvidia配置汇总（驱动、CUDA、cudnn）

英伟达历史版本驱动下载链接：

官方高级驱动搜索 | NVIDIA适用于 GeForce、TITAN、NVIDIA RTX、数据中心、GRID 等 NVIDIA 产品的高级驱动搜索。https://www.nvidia.cn/Download/Find.aspx?lang=cn

更全面的历史驱动如下：

Index of /XFree86/Linux-x86_64https://download.nvidia.com/XFree86/Linux-x86_64/安装驱动：

注意：

如果是手动安装.run驱动，需要将之前的nvidia驱动卸载干净且禁用Nouvereau，否则易出现循环登录问题

【ubuntu系统禁用自带Nouveau驱动】CSDN编程社区

快捷建ctrl+alt+F1进入命令行模式

sudo service lightdm stop

sudo sh NVIDIA-Linux-x86_64-470.63.01.run

sudo service lightdm start

cuda与驱动版本对照

Release Notes :: CUDA Toolkit documentationThe Release Notes for the CUDA Toolkit.https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html

下载.run文件离线安装

快捷建ctrl+alt+F1进入命令行模式

sudo service lightdm stop

sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run

sudo service lightdm start

由于驱动已经安卓过了，这里跳过驱动安装，如下

可以直接去/usr/local下看到CUDA的安装位置

或

cat /usr/local/cuda/version.txt

如果想用nvcc -V

需添加环境变量，打开~/.bashrc ，添加环境变量export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin

验证cuda是否安装成功：

实例编译

$ cd ~/NVIDIA_CUDA-10.1_Samples

进入后

$ make

如果报错，查看报错内容，根据提示解决即可。如果没有错误，会一直编译，十几分钟编译完成。

参考如下路径，运行二进制文件。如图所示说明cuda安装成功。

官方安装cudnn说明：

Installation Guide :: NVIDIA Deep Learning cuDNN documentation

cudnn与cuda版本对应关系如下：

cuDNN Archive | NVIDIA Developer

【推荐】或这直接从下面的网址获得相应版本的cudnn

Index of /compute/redist/cudnnhttps://developer.download.nvidia.cn/compute/redist/cudnn/

cudnn 安装方法，来自官网

2.3. Installing cuDNN on Linux

The following steps describe how to build a cuDNN dependent program. Choose the installation method that meets your environment needs. For example, the tar file installation applies to all Linux platforms. The debian installation package applies to Ubuntu 14.04 and 16.04.

In the following sections:

your CUDA directory path is referred to as /usr/local/cuda/your cuDNN download path is referred to as 

2.3.1. Installing from a Tar File

Navigate to your  directory containing the cuDNN Tar file.Unzip the cuDNN package.

$ tar -xzvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz

Copy the following files into the CUDA Toolkit directory, and change the file permissions.

$ sudo cp cuda/include/cudnn* /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*

查看cudnn 版本 

(base) gujun@gujun-All-Series:~/Downloads$ cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
#define CUDNN_MAJOR 8
#define CUDNN_MINOR 0
#define CUDNN_PATCHLEVEL 5
--
#define CUDNN_VERSION (CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL)

#endif

nvidia-smi

watch -n 1 nvidia-smi