2018 MAC安装CUDA、cuDNN（Gaming Box1070）_mac mini 安装cuda-优快云博客

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本文详细介绍了在macOS Sierra 10.13.6环境下，为Macbook Pro 15 (2018)安装NVIDIA GeForce 1070 GPU驱动、CUDA、cuDNN的全过程。包括驱动安装、CUDA与cuDNN版本匹配、环境配置及测试步骤。

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环境

软件环境：
macOS Sierra 10.13.6
GPU Driver: WebDriver-387.10.10.10.40.108
CUDA Driver: cudadriver_396.148_macos
CudaToolkit: cuda_9.2.148_mac
CUDNN: cudnn-9.2-osx-x64-v7.2.1.38

硬件环境：
Mac 2018 15'
GPU：技嘉Gaming Box 1070

零、显卡驱动安装

2018 Macbook pro 15（10.13.6）安装Nvidia 1070（Aorus Gaming Box）显卡驱动

安装好驱动之后，可以在系统偏好设置-->NVIDIA Driver Manager查看显卡驱动版本。此电脑的版本。

一、安装CUDA

CUDA Driver与NVIDIA GPU Driver的版本必须一致，才能让CUDA找到显卡。

在mac上安装CUDA最麻烦的事情就是版本匹配问题，这个版本匹配指的是MacOS版本和CUDA Driver、GPU Driver的版本都要匹配。这个网站提供了详细的版本对照：http://www.macvidcards.com/drivers.html

1、安装CUDA Driver

在CUDA Driver页面http://www.nvidia.com/object/mac-driver-archive.html，找到和GPU driver匹配的版本，笔者用的是这个(cudadriver_396.148_macos)，然后下载，傻瓜式安装。

链接:https://pan.baidu.com/s/1k2uw2TsEjcv-as_ForLTWA 密码:84br

2、安装CUDA Toolkit

在CUDA Toolkit页面https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive，下载、安装CUDA Toolkit（笔者安装的是cuda_9.2.148_mac），同时也要下载补丁。

注意先安装基础的安装包（cuda_9.2.148_mac.dmg）百度网盘,在安装补丁(cuda_9.2.148.1_mac.dmg)百度网盘。

基础包：链接:https://pan.baidu.com/s/1eZXbp-nHCrxPxsQ8d40X4g 密码:iowe

补丁：链接:https://pan.baidu.com/s/1h26vyVcbWhclV-HfFaj2dw 密码:tmpc

注意安装补丁

3.配置CUDA环境

编辑 ~/.bash_profile 文件，在终端

cd ~
open -e .bash_profile

在文件末尾加入

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export DYLD_LIBRARY_PATH="$CUDA_HOME/lib:$CUDA_HOME/extras/CUPTI/lib"
export LD_LIBRARY_PATH=$DYLD_LIBRARY_PATH
export PATH=$DYLD_LIBRARY_PATH:$PATH
export flags="--config=cuda --config=opt"

export PATH="/Developer/NVIDIA/CUDA-9.2/bin:$PATH"

执行命令重启bash_profile

. ~/.bash_profile

4.测试CUDA能否正常运行

cd /usr/local/cuda/samples
sudo make -C 1_Utilities/deviceQuery
./bin/x86_64/darwin/release/deviceQuery

如果最后的结果Result=PASS，那么CUDA就能够正常工作了。

如果编译的过程报这个错误：nvcc fatal : The version ('10.0') of the host compiler ('Apple clang') is not supportedGithub相同错误的解决办法

那么需要重新安装另外的版本的Command Line Tools

（1）下载Command Line Tools工具 https://developer.apple.com/downloads/ ，笔者下载的是Command_Line_Tools_macOS_10.13_for_Xcode_9.2

链接:https://pan.baidu.com/s/11w1vxTASgvKUaTXlb0MGcg 密码:eebc

（2）安装Command Line Tools

（3）执行命令

sudo xcode-select --switch /Library/Developer/CommandLineTools

（4）查看clang版本 clang --version

（5）重新编译应该就能成功了

二、安装cuDNN

去https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive下载cuDNN，笔者下载的是cuDNN v7.2.1

链接:https://pan.baidu.com/s/1eIO_FBM2hQKAXJ0hchnLJw 密码:xvt4

1.安装 cuDNN英伟达官方安装教程

your CUDA directory path is referred to as /usr/local/cuda/
your cuDNN directory path is referred to as <installpath>
Navigate to your <installpath> directory containing cuDNN.
Unzip the cuDNN package.
$ tar -xzvf cudnn-9.0-osx-x64-v7.tgz
Copy the following files into the CUDA Toolkit directory, and change the file permissions.
$ sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
$ sudo cp cuda/lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib
$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib/libcudnn*
Set the following environment variables to point to where cuDNN is located.
$ export  DYLD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib:$DYLD_LIBRARY_PATH

Verifying
$ echo -e '#include"cudnn.h"\n void main(){}' | nvcc -x c - -o /dev/null -I/usr/local/cuda/include -L/usr/local/cuda/lib -lcudnn