ubuntu17.10 安裝CUDA
1. 更新apt-get源列表
sudo apt-get update sudo apt-get upgrade
2. 添加驅動源
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get update
3. 安裝nvidia驅動
1.正常策略
sudo apt-get install nvidia-367 sudo apt-get install mesa-common-dev sudo apt-get install freeglut3-dev
這一步有超多的坑,如果你足夠幸運的話。上面步驟執行完,重啟。執行:
sudo lshw -c video|rep configuration
如果顯示nvidia字樣,就代表驅動裝好了。直接進入第4步。如果是nouveau或其他的,那就是沒有裝好,請看下面。
2.踏坑策略
別問我367是什麽東西,據說是顯卡版本號什麽的,我看到下載時,實際上下載了多個版本,比367更高的有不少。之所以不求甚解,是因為上面的操作據說成功概率很高。可是,我有強迫癥,我選擇了去官網下載對應我顯卡的驅動,手動安裝,然後一路掉坑無數,還好最後還是成功了。
2.1 首先,禁用nouveau。
nouveau是系統自帶通用驅動,一般是支持你的顯卡的,我的gtx1070都支持(那我為什麽更新官方驅動呢?可能是有強迫癥!其實我是擔心不能充分調動我顯卡的性能,影響我後面deep learn的數據集訓練)。方法是暴力移除:
mv /lib/modules/3.0.0-12-generic/kernel/drivers/gpu/drm/nouveau/nouveau.ko /lib/modules/3.0.0-12-generic/kernel/drivers/gpu/drm/nouveau/nouveau.ko.bak
重啟,再次測試前面正常策略的驅動是否成功。如果成功的話,就走第4步。
2.2 下載官網驅動
獲取顯卡的硬件信息:
lspci -vnn | grep VGA -A 12
然後拿著型號,去官網下載即可。貌似需要註冊個帳號。
2.3 關閉X service
linux各發行版,有個通用的系統運行級別。3為標準的多用戶模式,5為X Window模式。可以用runlevel命令來查看當前系統運行level。ubuntu17.10桌面版,默認level是5。我們可以通過telinit命令切換運行模式。
sudo telinit 3
進入命令行模式。如果想進去X Windows的話,把3改為5即可。
2.4 安裝
官網下載的文件,後綴應該是bundle。賦執行權限:
sudo chmod +x $name
sudo ./$name
重啟。查看驅動。
4. 安裝cuda
下載地址(當然也需要先註冊):https://developer.nvidia.com/cuda-release-candidate-download
1. run格式文件
如果下載的是run文件,直接運行即可。
2. deb格式文件
2.1 安裝gcc:
sudo apt-get install gcc-5
註意一定要選擇好版本,不選擇默認裝gcc-7,而後面編譯時不支持gcc大於6的版本.
我安裝時候,第一種方法失效,現在覺得,可能就是gcc版本不支持的緣故。
2.2 安裝內核頭文件
sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)
2.3 deb安裝
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1704-9-0-local_9.0.176-1_amd64.deb sudo apt-key add /var/cuda-repo-<version>/7fa2af80.pub <version>部分是自己下載的那個版本,一般在命令行按tab鍵就能出來;
sudo apt-get update sudo apt-get install cuda
2.4 添加環境變量
寫入到 ~/.bashrc 的尾部:
export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin\${PATH:+:\${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64\${LD_LIBRARY_PATH:+:\${LD_LIBRARY_PATH}}
2.5 測試
cuda-install-samples-9.0.sh <dir> 安裝測試程序,<dir>是安裝目錄,自己新建一個即可
安裝好後,<dir>下有個NVIDIA_CUDA-9.0_Samples文件夾,cd到這個文件夾裏面,執行$sudo make,編譯完後,在bin目錄或bin目錄的子目錄的子目錄裏有編譯好的deviceQuery可執行文件,執行這個文件,可以看到下面的輸出就說明安裝成功了:
如果執行失敗,則是顯卡驅動沒有裝好。
最後再來測試一下CUDA,運行:
sudo nvidia-smi
可以看到gpu的各種信息。
5. 安裝cudnn
下載:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
tar -xzvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64 sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
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