linux安装GPU显卡驱动、CUDA和cuDNN库

最新推荐文章于 2025-05-06 00:07:01 发布

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#GPU #CUDA #cuDNN

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搞机器学习也有一段时间了，每次部署GPU开发环境就是一场战争，先记录一下基本步骤，结合网上资料和个人实践整理如下：

1、检查BIOS启动项，关闭一些选项

在开机启动项的Security选项中检查UEFI是否开启，如果开启的话请立马关掉它（重要）
在开机启动项的Boot选项中检查Secure Boot是否开启，如果开启的话请立马关掉它（重要）

2、安装相关依赖

sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev
sudo apt-get install libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev
sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

如果有图形化界面则需要禁用x-window服务

sudo service lightdm stop
或
sudo /etc/init.d/lightdm stop

3、禁用 nouveau

安装好依赖包后需要禁用 nouveau，只有在禁用掉 nouveau 后才能顺利安装 NVIDIA 显卡驱动，禁用方法就是在 sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf文件中添加一条禁用命令

blacklist nouveau
blacklist lbm-nouveau
options nouveau modeset=0
alias nouveau off
alias lbm-nouveau off

执行如下命令：

echo options nouveau modeset=0 | sudo tee -a /etc/modprobe.d/nouveau-kms.conf build the new kernel by:

最后更新后重启电脑

sudo update-initramfs -u
reboot

4、查询NVDIA驱动

首先去官网 http://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us 查看适合自己显卡的驱动并下载：驱动文件后缀名应当是以.run结尾的。如显卡为GeForce GTX1060型号的驱动如下:
这里写图片描述
下载完后安装即可，之后就能用nvidia-smi命令了

5、安装CUDA库

进入 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads，依次选择 CUDA 类型然后下载对应的CUDA即可，下面以CUDA8.0为例：
这里写图片描述
如果有图形化界面则需要禁用x-window服务
安装cuda驱动

sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run

注：
这个时候会有很多提示需要你确认，由于在第一步已经成功安装了显卡驱动，所以这里就不需要再次安装了，因此，Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 3XX.XX ?这里选择 no，其余都是yes或者accept

在.bashrc添加环境变量后source .bashrc

export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

6、验证CUDA是否安装成功

cd /usr/local/cuda-8.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
./deviceQuery

若看到类似以下信息则说明 cuda 已安装成功：
这里写图片描述

7、安装cuDNN

cuDNN是GPU加速计算深层神经网络的库。首先去官网 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive下载cuDNN，需要注册一个账号才能下载。下载如下：
这里写图片描述

下载后进行解压：

tar -zxvf cudnn-8.0-linux-x64-v5.0-ga.tgz

进入cuDNN5.0解压之后的include目录，在命令行进行如下操作：

cd cuda/include
sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include  #复制头文件

再将进入lib64目录下的动态文件进行复制和链接：

cd ..
cd lib64
sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/    #复制动态链接库
cd /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod +r libcudnn.so.5.0.5
sudo ln -sf libcudnn.so.5.0.5 libcudnn.so.5
sudo ln -sf libcudnn.so.5 libcudnn.so
sudo ldconfig