Pipeline：
Pre：乾淨的系統環境（請不要問為什麼 善於重灌系統的大佬請忽略）
1、裝顯示卡驅動

檢測顯示卡型號和對應推薦安裝驅動

$ ubuntu-drivers devices

自動安裝所推薦的驅動

$ sudo ubuntu-drivers autoinstall

**此處填坑：**小米筆記本在安裝顯示卡驅動前確保BIOS中Secure Boot設定為disabled，經常重灌系統可能會忽視自己曾經更改過這裡，此處大約可以節省5h。（不要問我為什麼）
重啟後↓

// 檢查驅動是否安裝成功
$ nvidia-smi

2、裝CUDA
小米air13.3 GeForce 940MX對應CUDA版本8.0.0，官網存在兩個版本的8-0，都沒安裝成功，不要想著裝有Ubuntu18.04支援的10.0版本（對應顯示卡太NB）。CUDA9.1可以通過測試。
直接放連結：

// An highlighted block
$ sudo apt-get install gcc-4.8
$ sudo apt-get install g++-4.8
$ cd /usr/bin
$ sudo mv gcc gcc.bak
$ sudo ln -s gcc-4.8 gcc
$ sudo mv g++ g++.bak
$ sudo ln -s g++-4.8 g++
$ gcc -v g++ -v
 

CUDA推薦下載.run可以根據提示安裝，詢問是否安裝顯示卡驅動時寫n（因為沒試過y所以不清楚會出什麼么蛾子）
如果CUDA下載介面有不止一個Download的，那是補丁，下載安裝同理（先後順序應該知道的）

安裝完新增環境變數：

//根據版本修改對應的版本號
$ sudo vim ~/.bashrc
$ export PATH=/usr/local/cuda-9.1/bin${PATH:+:$PATH}}
$ export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH}

3、裝CUDNN

需要nvidia註冊賬戶登陸

//根據版本修改對應的版本號
 

$ 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   /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

4、測試
在sample中make時間較長 make -j8() 結束後進入bin/x86_64/linux/release/執行測試命令

$ sudo ./deviceQuery
$ sudo ./bandwidthTest

PASS表示通過測試

5、CUDA解除安裝
沒錯，最後一步就是把它解除安裝。。。

$ cd /usr/local/cuda/bin
$ sudo ./uninstall_cuda_9.1.pl

刪除資料夾

$ sudo rm -rf cuda-9.1

6、愉快的一天又結束了，真好