ubuntu17.10 安装CUDA

 


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1. 更新apt-get源列表

sudo apt-get update

sudo apt-get upgrade

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2. 添加驱动源

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update
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3. 安装nvidia驱动

1.正常策略

sudo apt-get install nvidia-367
sudo apt-get install mesa-common-dev
sudo apt-get install freeglut3-dev

这一步有超多的坑,如果你足够幸运的话。上面步骤执行完,重启。执行:

sudo lshw -c video|grep configuration

如果显示nvidia字样,就代表驱动装好了。直接进入第4步。如果是nouveau或其他的,那就是没有装好,请看下面。

2.踏坑策略

别问我367是什么东西,据说是显卡版本号什么的,我看到下载时,实际上下载了多个版本,比367更高的有不少。之所以不求甚解,是因为上面的操作据说成功概率很高。可是,我有强迫症,我选择了去官网下载对应我显卡的驱动,手动安装,然后一路掉坑无数,还好最后还是成功了。

2.1 首先,禁用nouveau。

nouveau是系统自带通用驱动,一般是支持你的显卡的,我的gtx1070都支持(那我为什么更新官方驱动呢?可能是有强迫症!其实我是担心不能充分调动我显卡的性能,影响我后面deep learn的数据集训练)。方法是暴力移除:

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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

重启,再次测试前面正常策略的驱动是否成功。如果成功的话,就走第4步。

2.2 下载官网驱动

获取显卡的硬件信息:

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lspci -vnn | grep VGA -A 12

然后拿着型号,去官网下载即可。貌似需要注册个帐号。

2.3 关闭X service

linux各发行版,有个通用的系统运行级别。3为标准的多用户模式,5为X Window模式。可以用runlevel命令来查看当前系统运行level。ubuntu17.10桌面版,默认level是5。我们可以通过telinit命令切换运行模式。

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sudo telinit 3

进入命令行模式。如果想进去X Windows的话,把3改为5即可。

2.4 安装

官网下载的文件,后缀应该是bundle。赋执行权限:

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sudo chmod +x $name
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sudo ./$name

重启。查看驱动。

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4. 安装cuda

因为最新版的tensorflow 1.5不支持cuda9.0,这里安装8.0版本。(下面的版本9.0,替换为8.0即可)

下载地址(当然也需要先注册):https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

1. run格式文件

如果下载的是run文件,直接运行即可。

2. deb格式文件

2.1 安装gcc:

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sudo apt-get install gcc-5

注意一定要选择好版本,不选择默认装gcc-7,而后面编译时不支持gcc大于6的版本.

我安装时候,第一种方法失效,现在觉得,可能就是gcc版本不支持的缘故。

2.2 安装内核头文件

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sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)

2.3 deb安装

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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>部分是自己下载的那个版本,一般在命令行按tab键就能出来;
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sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

2.4 添加环境变量

写入到 ~/.bashrc 的尾部:

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export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

2.5 测试

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cuda-install-samples-9.0.sh <dir>  安装测试程序,<dir>是安装目录,自己新建一个即可

安装好后,<dir>下有个NVIDIA_CUDA-9.0_Samples文件夹,cd到这个文件夹里面,执行$sudo make,编译完后,在bin目录或bin目录的子目录的子目录里有编译好的deviceQuery可执行文件,执行这个文件,可以看到下面的输出就说明安装成功了:

ubuntu17.10 安装CUDA

如果执行失败,则是显卡驱动没有装好。

最后再来测试一下CUDA,运行:

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sudo nvidia-smi

可以看到gpu的各种信息。

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5. 安装cudnn

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

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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*

 

 

分类: linux