【深度学习环境-2】nvidia驱动、cuda安装配置

前言：

ubuntu系统安装

安装UltraISO软件，打开光盘映像文件

首先，点击“启动-写入硬盘映像”；然后，点击 “便捷启动→写入新的驱动器引导扇区→Syslinux”【这一步的作用是让开机启动时能够以U盘启动 Linux安装系统，否则U盘就相当于是存了数据而不是启动盘】，点击确定，提示成功；最后，点击写入，即完成U盘启动盘的制作，接下来就可安装ubuntu系统啦~~

参考链接 UltraISO u盘安装ubuntu 设置bios ubuntu安装u盘启动_mob64ca13f3c9f0的技术博客_51CTO博客

一、ubuntu系统安装nvidia驱动

方法一：

禁用nouveau驱动

1、打开文件:

sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf

2、在末尾添加:

blacklist nouveau

3、更新设置:

sudo update-initramfs -u

4、重启系统：

reboot

5、使用 lsmod 命令查看是否禁用成功：

lsmod | grep nouveau

若没有输出内容，则是禁用成功.

修改 grub 引导项

启动Ubuntu时候发现黑屏上提示一行字/dev/sda6:clean ***/*** files, ***/***blocks，一直卡在这里，一是有可能NVIDIA驱动不匹配，二是有可能没有修改Grub引导项。如果没有永久禁用该驱动，可能会出现安装完毕NIVIDA显卡后无法进入Ubuntu的情况。

sudo gedit /etc/default/grub

找到quiet splash并在后面添加nomodeset；

修改前：

GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="quiet splash"

修改后：

GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="quiet splash nomodeset“

ubuntu开机就卡在/dev/sda6:clean ***/*** files, ***/***blocks，采用上述方式仍不能重启，可按Ctrl+Alt+F2进入命令行模式（无法进入可试下F1～F12键），执行sudo apt-get purge nvidia*命令，然后reboot即可。

安装NVIDIA显卡驱动

1、卸载之前的Nvidia驱动

sudo apt purge nvidia*

2、添加一个 PPA 源，命令如下：

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa

3、更新源：

sudo apt-get update

4、查询本机可安装的驱动：

ubuntu-drivers devices

会输入显卡模型和推荐的驱动程序如下：(推荐驱动后面显示recommend)

5、安装推荐的Nvidia显卡驱动：

sudo ubuntu-drivers autoinstall

6、安装完毕后，查看显卡状态信息：

nvidia-smi # 若上面的命令不可以，则尝试重启查看结果 sudo reboot

安装nvidia驱动过程中出现UEFI security boot问题，请参考链接 ubuntu安装nvidia驱动 出现重复登录或者登陆后任然未安装成功_enter a password for secure boot. it will be asked-优快云博客

方法二：

采用上述方法安装后，有时会成功，有时仍会出错。故采用手动安装的方式：

NVIDIA 驱动官网中下载相应版本的.run，手动安装。NVIDIA 驱动官网 https://www.geforce.cn/drivers   

这里下载470.57.02版本。

1、卸载所有原驱动

#如之前安装过，卸载所有原驱动

sudo apt-get purge nvidia*

2、禁用系统默认显卡驱动nouveau，与上述方法相同。

3、正式安装NVIDIA驱动

cd downloads //进入NVIDIA的.run文件放的目录下 
sudo chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-410.93.run 
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-410.93.run

注意，运行安装文件的时候，需要做几个选择：

- continue installation

- DKMS? 选择no

- 32-bit的兼容问题，选择 ok

- 是否运行 nvidia-xconfig utillty，选择 是

二、安装CUDA

写在前面：

安装cuda、pytorch时，先别盲目随意安装一个版本，否则，当所有环境安装完毕后，运行程序发现报以下错误， 就是所装的cuda版本与当前安装的pytorch版本不适配，或者说目前安装的pytorch不支持3070的算力，解决方案就得更新CUDA版本，再匹配对应的Pytorch版本。

在NVIDIA官网：CUDA GPUs - Compute Capability | NVIDIA Developer

可以看到：3070对应的算力是sm_86。

参考下表：

​​​​​​​

1、进入CUDA Toolkit 11.8 Downloads | NVIDIA Developer官方链接，根据自己机器的配置，选择相应安装包，也可点击Archive of Previous CUDA ReleasesCUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer下载之前版本的安装包。

 2、根据上图中的提示，输入命令安装即可：

# 不同CUDA版本命令不同，请注意！

sudo sh cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run

3、安装过程需要输入一些确认选项，过程如下：

Do you accept the previously read EULA? # accept 接受
accept/decline/quit: accept
Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 384.81? # 选否
(y)es/(n)o/(q)uit: n
Install the CUDA 10.1 Toolkit? #yes
(y)es/(n)o/(q)uit: y
Enter Toolkit Location  # 默认
 [default is /usr/local/cuda-10.1 ]:  
Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda? # yes
(y)es/(n)o/(q)uit: y
Install the CUDA 10.1 Samples?   # 可装可不装(可以先选yes,然后用不到了再删除)
(y)es/(n)o/(q)uit: y 
Enter CUDA Samples Location
 [default is /home/ubuntu ]:
Installing the CUDA Toolkit in /usr/local/cuda-10.1 ...

4、安装成功后,添加环境变量

vim ~/.bashrc

5、在打开的文件中末尾添加

# CUDA 
export PATH=/usr/local/cuda-xx.x/bin:$PATH 
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-xx.x/lib64:$LD_LIBRARY_PATH 
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-xx.x

6、保存并关闭文件,终端输入

# 使环境生效
source ~/.bashrc

7、使用 nvcc -V命令查看是否配置成功，成功后会显示如下信息：

PS：CUDA11.0安装过程和上文的界面有些许差别，但流程差不多。记得将NVIDIA Driver前面的叉号去掉（按enter键选择）。

WARNING里关于CUDA driver的内容不用管，说的就是没装NVIDIA driver，接着添加环境变量。

三、安装cuDNN

官方网址：cuDNN Archive | NVIDIA Developer ，需要注册之后才能下载。

1、选择对应CUDA版本的CUDNN，然后下拉选择cuDNN Library for Linux（x86_64），如图所示：

2、解压进行安装

低版本安装方式：

tar -zxvf cudnn-10.0-linux-x64-v7.6.5.32 
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/ 
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ -d 
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h 
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

高版本安装方式：

sudo cp cuda/include/* /usr/local/cuda-11.0/include/ 
sudo cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda-11.0/lib64/ 
sudo chmod +x /usr/local/cuda-11.0/include/cudnn.h 
sudo chmod +x /usr/local/cuda-11.0/lib64/libcudnn*

3、查看安装的结果：

# 低版本查看cudnn版本号指令： 
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 
# 高版本查看cudnn版本号指令： 
cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

• 卸载cuda

cuda10.0及以下版本卸载方式：

cd /usr/local/cuda-xx.x/bin/ 
sudo ./uninstall_cuda_xx.x.pl 
sudo rm -rf /usr/local/cuda-xx.x

cuda10.1及以上版本卸载方式：

cd /usr/local/cuda-xx.x/bin/ 
sudo ./cuda-uninstaller 
sudo rm -rf /usr/local/cuda-xx.x