CentOS 安装Nvidia驱动+CUDA+cuDNN+Anaconda3

最新推荐文章于 2025-03-04 14:55:59 发布
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分类专栏： 系统环境 文章标签： linux
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本文档详细介绍了在CentOS系统中如何安装Nvidia显卡驱动、CUDA、cuDNN以及Anaconda3。包括添加ELRepo源、禁用nouveau驱动、安装驱动程序、验证驱动安装，接着安装CUDA并设置环境变量，下载和安装cuDNN，最后下载和配置Anaconda3。整个过程提供了每一步的具体命令和注意事项。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

文章目录

一、安装Nvidia显卡驱动

1.1 添加 ELRepo 源:

elrepo是CentOS十分有用的稳定的软件源，与其他软件源不一样的是，这个第三方源主要是提供硬件驱动、内核更新方面的支持，如显卡、无线网卡、内核等等，现在已经支持centos7.x+,更新较快。

添加 ELRepo 源:
$ sudo rpm --import https://www.elrepo.org/RPM-GPG-KEY-elrepo.org
$ sudo rpm -Uvh http://www.elrepo.org/elrepo-release-7.0-2.el7.elrepo.noarch.rpm

1.2 删除已安装的驱动，如果是之前没有安装过显卡驱动的这步可以跳过

$ sudo yum remove nvidia*

1.3 安装显卡检查程序:

$ sudo yum install nvidia-detect

1.4 检测显卡型号，并选择对应的驱动:

$ nvidia-detect -v
Probing for supported NVIDIA devices...
[10de:1c03] NVIDIA Corporation GP106 [GeForce GTX 1060 6GB]
This device requires the current 440.64 NVIDIA driver kmod-nvidia

根据 nvidia-detect 的输出信息，可以知道显卡的型号，以及要使用的驱动版本 460.39。

安装显卡驱动

若驱动版本为 460.xx，则安装 460xx 版本:

1.5 Nvidia官网下载对应显卡驱动

1、去到 Nvidia显卡驱动官网 ，选择匹配你的显卡的驱动。
《CentOS安装TeslaV100显卡驱动》:https://blog.90.vc/archives/507.
在这里插入图片描述
2、看到适合自己的版本就可以下载，因为我选择的版本是 460.30，点击 【下载】
在这里插入图片描述3、进入详情页，再次点击下载
在这里插入图片描述4、待安装包下载好，官方下载的是 .run 版本的,用此安装包进行安装
在这里插入图片描述
安装过程中可能报错：
Verifying archive integrity…
Error in check sums 3466312881 624779739(md5验证不一致，可能是下载的文件有问题）

解决：用wget下载到指定文件夹

$ wget https://cn.download.nvidia.com/XFree86/Linux-x86_64/460.39/NVIDIA-Linux-x86_64-460.39.run /home/jimmy2/package

1.6 将 nouveau 驱动禁用

首先说明下什么是Nouveau，为什么有些系统安装N卡驱动的时候会提示之类的错误:

ERROR: The Nouveau kernel driver is currently in use by your system. This
  driver is incompatible with the NVIDIA driver……

Nouveau是由第三方为NVIDIA显卡开发的一个开源3D驱动，也没能得到NVIDIA的认可与支持。

使用命令打开配置文件/lib/modprobe.d/dist-blacklist.conf

$ vim /lib/modprobe.d/dist-bla
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访问NVIDIA开发者网站（https://developer.nvidia.com/cuda-downloads）并下载适用于您的GPU型号和操作系统的最新CUDA工具包（通常为.run文件）。在安装过程中，可能会询问您是否希望将NVIDIA驱动程序设置为默认的OpenGL实现。在安装NVIDIA驱动程序之前，需要禁用系统中的Nouveau开源驱动程序。在安装过程中，可能需要接受许可协议和选择安装选项。安装过程可能因CUDA版本和操作系统而有所不同，因此请参考CUDA工具包的安装文档进行安装。
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<think>好的，我需要帮助用户在CentOS 7上安装CUDA和PyTorch的最新版本。首先，我应该回顾用户提供的引用内容，看看是否有相关的步骤可以参考。引用1提到了在远程服务器配置Anaconda并安装PyTorch的教程，引用2和3则详细说明了在CentOS 7下安装PyTorch的步骤，包括使用pip3安装torch、torchvision和torchaudio。不过用户还需要安装CUDA，所以可能需要补充这方面的内容。 首先，安装CUDA的前提是检查系统是否满足要求。CentOS 7的版本和内核需要支持CUDA，用户需要确认自己的系统版本。然后，安装NVIDIA驱动程序，因为CUDA依赖于此。用户可能需要通过添加ELRepo仓库来安装最新的驱动程序，或者使用NVIDIA官方.run文件。接下来，下载CUDA Toolkit，根据PyTorch的要求选择版本。安装完成后，需要设置环境变量，更新.bashrc文件，并验证CUDA是否安装成功。 接下来是安装PyTorch。根据引用3，用户可以使用pip3安装，但需要指定CUDA版本。PyTorch官网提供了不同配置的命令，用户应选择与CUDA版本对应的命令。例如，使用conda或pip安装，并确保安装的PyTorch支持CUDA。安装后需要验证PyTorch是否能检测到CUDA，以及GPU是否可用。 可能遇到的问题包括驱动兼容性、CUDA版本与PyTorch版本不匹配、环境变量未正确设置等。需要提醒用户注意这些点，并参考提供的引用链接获取详细步骤。另外，用户可能需要安装cuDNN，但PyTorch通常会自动处理这部分依赖，不过最好还是确认一下。 现在需要将步骤整理成清晰的结构，分点说明，并确保使用正确的格式，如代码块用反引号包裹，独立公式用$$...$$。同时，生成相关问题，可能涉及CUDA版本选择、验证安装、常见错误解决等。</think>### 在 CentOS 7 上安装 CUDA 和 PyTorch 最新版本的分步指南 #### 一、安装前准备 1. **确认系统要求** - CentOS 7 需要为 64 位系统，内核版本建议 ≥ 3.10。 - 确保服务器有支持 CUDA 的 NVIDIA GPU（通过 `lspci | grep -i nvidia` 检查）。 - 安装依赖包： ```bash sudo yum install -y epel-release kernel-devel kernel-headers gcc make ``` 2. **禁用 Nouveau 驱动** - 创建文件 `/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf`，添加： ``` blacklist nouveau options nouveau modeset=0 ``` - 更新 initramfs 并重启： ```bash sudo dracut --force sudo reboot ``` #### 二、安装 NVIDIA 驱动 1. **通过 ELRepo 仓库安装（推荐）** - 添加仓库： ```bash sudo rpm --import https://www.elrepo.org/RPM-GPG-KEY-elrepo.org sudo yum install -y https://www.elrepo.org/elrepo-release-7.el7.elrepo.noarch.rpm ``` - 安装驱动： ```bash sudo yum install -y nvidia-detect nvidia-detect # 查看推荐驱动版本 sudo yum install -y kmod-nvidia ``` - 重启后验证：`nvidia-smi` [^2]。 2. **或手动安装官方驱动** - 从 [NVIDIA 官网](https://www.nvidia.com/Download/index.aspx) 下载 `.run` 文件，执行： ```bash sudo sh NVIDIA-Linux-x86_64-*.run ``` #### 三、安装 CUDA Toolkit 1. **下载 CUDA 安装包** - 访问 [CUDA Toolkit 官网](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive)，选择与 PyTorch 兼容的最新版本（如 12.x）。 - 使用 wget 下载并安装： ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.x.x/local_installers/cuda_12.x.x_535.86.10_linux.run sudo sh cuda_12.x.x_*.run ``` - **安装选项**：取消勾选驱动（若已安装），其他保持默认。 2. **配置环境变量** - 编辑 `~/.bashrc`，添加： ```bash export PATH=/usr/local/cuda-12.x/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.x/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` - 生效配置：`source ~/.bashrc`。 3. **验证 CUDA 安装** ```bash nvcc -V # 应显示 CUDA 版本 ``` #### 四、安装 PyTorch 1. **通过 Conda 或 Pip 安装** - 若使用 Anaconda（参考[^1]）： ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.x -c pytorch -c nvidia ``` - 若使用 Pip（参考[^3]）： ```bash pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 ``` 2. **验证 PyTorch 与 CUDA** ```python import torch print(torch.__version__) # 输出版本号 print(torch.cuda.is_available()) # 应返回 True ``` #### 五、常见问题 - **CUDA 版本不匹配**：PyTorch 官网提供历史版本安装命令，需与 CUDA 版本对齐。 - **权限问题**：使用 `sudo` 或切换为 root 用户执行安装。 - **驱动冲突**：彻底卸载旧驱动后再安装新版本。
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