CentOS6.0操作系统下CUDA环境配置

本文提供了一步一步的指南,详细介绍了如何在Linux系统中安装NVIDIA GPU驱动、CUDA Toolkit和CUDA SDK,适用于CentOS/RHEL 6.0环境。

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首先到英伟达的官网上下载必须的软件,包括和操作系统及Tesla卡对应的驱动NVIDIA-Linux-x86_64-270.41.19.runcudatoolkitcudatoolkit_4.0.17_linux_64_rhel6.0.run)及cudasdkgpucomputingsdk_4.0.17_linux.run)。

注:CentOSRedHat的内核是相同的,所以下载操作系统是RedHat对应的版本就可以。

一、显卡驱动安装

1、首先要关闭图形界面

网上看到的方法是ctrl+alt+F1进入命令行,然后输入sudo service gdm stop,不过这个方法好像不太管用,所以我们还是用下边的方法吧

Step1

su命令切换到root用户下

su

密码

Step2

vi打开inittab文件

vi /etc/inittab

Step3

打开后进入insert模式

a(按完a后最底下一行会显示insert

Step4

到该文件的最后一行,修改启动的默认模式选项

把最后一行的id:5改成id:3就行

Step5

退出insert模式

Esc最底下的INSERT消失)

Step6

保存修改并退出vi 

:wq

Step7

重新启动操作系统

reboot -h now

这回出来的就是没有图形界面只有黑框框的命令行界面的linux

2、安装驱动

在上一步重启系统后,进入linux的命令行界面。进入驱动程序所在目录后,输入

sudo sh NVIDIA-Linux-x86_64-270.41.19.run一路默认安装。(貌似安装过程中会出现个32位的兼容包,这个就不用装了吧……

装好之后要把那个inittab改回来,不然就看不到图形界面了,方法跟上边一样,就是把id:3改成id:5就好了

二、cudatoolkit安装

我们装的系统是CentOS6.0,与之匹配的cudatoolkit版本是4.0,就是cudatoolkit_4.0.17_linux_64_rhel6.0.run

首先进入toolkit所在目录,执行指令sudo sh cudatoolkit_3.1_linux_32_ubuntu9.10.run,之后一路回车。

然后对环境变量进行配置,执行sudo gedit ~/.bashrc打开文件,在最后添加两行代码:

export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64

使用nvcc –V来查看版本号,如果显示正确则CUDA安装正确。

三、cudasdk安装

安装之前要保证你的gccg++能够使用,gccg++,且其版本与你的系统、toolkitsdk匹配。

进入到存放gpucomputingsdk_4.0.17_linux.run的目录下,执行

sh gpucomputingsdk_4.0.17_linux.run命令,安装过程中注意安装文件的路径,防止装完后找不到文件。其实一路默认安装应该就没有问题。安装完了之后进入到你安装的文件夹下,进入NVIDIA_GPU_Computing_SDK中的C文件夹下,执行make命令,此时可能会出现两个错误,可以不用管。然后再进入C文件夹下的src文件夹中,选中一个你想要编译的项目打开,在该项目的目录下输入make命令进行编译,如果成功的话会在NVIDIA_GPU_Computing_SDK/C/bin/linux/release目录下生成可执行文件,进到该目录下输入 ./ 命令来执行编译好的文件并查看结果。

### CentOS 7 下检测不到 GPU 的解决方案 在 CentOS 7 环境中,如果 TensorFlow 或其他框架无法识别 NVIDIA GPU,则可能是由于以下几个原因引起的:CUDA 驱动程序不匹配、CUDNN 版本错误、NVIDIA 驱动未正确安装或配置不当等。 #### 1. 检查当前的 NVIDIA 驱动版本 可以通过以下命令确认系统上已安装的 NVIDIA 驱动版本: ```bash nvidia-smi ``` 如果没有返回任何关于 GPU 的信息或者提示 `command not found`,则说明 NVIDIA 驱动可能尚未正确安装。此时可以尝试重新安装适合硬件型号的最新稳定版驱动[^1]。 #### 2. 卸载旧版 CUDA 和 CUDNN 软件包 当发现现有环境中的 CUDA (如 cuda8.0) 及其对应的 cuDNN 库(cudnn6.0) 不兼容目标深度学习框架(tensorflow-gpu),就需要清理这些组件以便后续替换为支持的新组合。 执行如下脚本来完成彻底清除工作: ```bash sudo yum remove "*cuda*" "libcud*" rm -rf /usr/local/cuda* ``` #### 3. 安装适配于 Tensorflow 的新版本 CUDA/CuDNN 组件 对于特定版本的 tensorflow(比如提到的 v2.12),官方文档会明确指出它所依赖的确切 cuda 和 cudnn 数字范围。例如 tf2.x 往往推荐使用较新的 cuda 工具链以及配套优化后的 deep neural network library 实现加速效果提升[^2]. 下载地址可以从 Nvidia 开发者门户网站获取相应资源链接并按照指引操作部署至服务器节点之上;同时记得验证 md5 hash 值来保障文件传输过程中无误码发生。 #### 4. 更新操作系统内核参数允许访问显卡设备 有时即使完成了上述步骤,在某些定制化发行板上的 selinux polices 设置可能会阻止应用程序正常调用图形处理器单元作为计算资源之一。因此有必要调整安全策略规则或是临时切换到 permissive mode 来观察现象变化情况: 编辑 `/etc/selinux/config`, 将其中的一行更改为 SELINUX=permissive 后保存退出再重启机器生效即可。 另外还需确保 kernel modules 加载成功与否可通过 dmesg | grep nvidia 查看日志记录进一步分析潜在冲突源位置所在之处[^3]. 最后一步就是再次运行测试代码片段看看能否顺利连接到物理硬件层面上去啦! ```python import tensorflow as tf tf.test.is_gpu_available() ```
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