给服务器安装centos7，GPU驱动，cuda9.0,cudnn,以及更新gcc

最新推荐文章于 2025-03-26 15:10:30 发布

骑走的小木马

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分类专栏：安装centos7和gpu驱动、gcc更新文章标签： centos7 gpu驱动 cuda cudnn

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Centos7安装GPU显卡驱动、CUDA、CUDNN以及更新gcc

服务器安装系统为Centos7.7,这个可以根据自己算法的环境需求来选择，目前使用的深度学习算法使用Centos7.7是可以满足的，但是其自身带的gcc是4.8.5，还不能满足需要，因此，要么后期提升gcc的版本，本台服务器的gcc提升到5.5，或者安装高配置的Centos版本。在启动服务器时一定要进入bost环境将取消启动项以UEFI启动，因为这样子后面安装GPU显卡驱动会报错，报无法安装keras-mudle包，这样导致GPU驱动无法安装，这个还不是最麻烦的，最麻烦的是有可能还需要把装上的包给卸载点，当然也不是一定的，只能看运气了，所以建议是修改bost的启动项。下载的安装包放在/usr/local/目录下

安装GPU显卡驱动

这里提供两个版本安装，一个是命令行安装，一个是以.run包来安装，但是都有其优势，如果你喜欢偷懒，那我建议你使用命令行安装，但是就是慢了点，当然如果你的宽带速度快，下载源也很牛逼，那完全可以使用命令行安装，使用命令不仅方便，而且后面不需要自己啥事了，该干嘛干嘛去；如果网速宽带不行而且还没有一个下载非常快的源，那就老老实实的使用.run安装吧，废话不多说了，来看看安装步骤吧，这些都是本人在自己的服务器上安装过的。

不管哪种安装都一些共同的

1.1屏蔽系统自带的 Nouveau 显卡驱动

# vim /lib/modprobe.d/dist-blacklist.conf
blacklist nouveau               #添加此行
options nouveau modeset=0       #添加此行
# blacklist nvidiafb            #将nvidiafb的此行注释掉

重建 initramfs image

# 备份
# mv /boot/initramfs-$(uname -r).img /boot/initramfs-$(uname -r).img.bak

# 重建
# dracut /boot/initramfs-$(uname -r).img $(uname -r)

# 重启系统
# reboot

# 查看nouveau是否已经禁用，如果没有输出相关的内容则说明已经禁用
# lsmod | grep nouveau

1.2安装依赖

#yum -y install gcc gcc-c++ wget

1.3添加ELRpo源

//1. 导入公钥

# rpm --import https://www.elrepo.org/RPM-GPG-KEY-elrepo.org

//2. To install ELRepo for RHEL-7, SL-7 or CentOS-7:

# rpm -Uvh https://www.elrepo.org/elrepo-release-7.0-3.el7.elrepo.noarch.rpm

1.4查找合适驱动

//1. 安装显卡检查程序

# yum install nvidia-detect

//2. 查找合适驱动

# nvidia-detect

可以看到kmod-nvidia版本，我的服务器上显示430.40(如果不显示，最好现在第二种安装方式）

命令行安装

1、安装驱动

/1. 安装合适版本驱动

# yum install $(nvidia-detect)

//也可以查找软件源中驱动程序

# yum search kmod-nvidia

2、reboot（必须）

3、验证 nvidia-smi

这样整个过程结束，是不是很简单。

.run安装

下载 NVIDIA 驱动程序

根据驱动检测结果，在NVIDIA 官网上下载对应的Linux驱动程序。

重启系统

# 修改运行级别为纯文本模式
# systemctl set-default multi-user.target

# 重启系统
# reboot
# 重启后在纯文本模式下使用root用户登录

安装驱动链接

yum install -y "kernel-devel-uname-r == $(uname -r)"

yum install gcc gcc-c++ 安装gcc、g++编译器

安装 NVIDIA 显卡驱动（纯文本模式下）

# 文件授权
# chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-384.59.run

# 执行安装
# ./NVIDIA-Linux-x86_64-384.59.run

# 安装过程中，选择accept；如果提示是否编译DKMS模块，选择yes（方便以后升级系统内核）；如果提示要修改xorg.conf，选择yes；

# 查看显卡驱动的安装状态，若输出相关内容则说明nvidia显卡驱动安装成功
# nvidia-smi

# 修改运行级别为图形模式
# systemctl set-default graphical.target

# 重启系统
# reboot

安装CUDA

在 NVIDIA (https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive)官网下载对应的安装文件，建议选择 *.run 文件，用本地安装的方式，本服务器安装的是CUDA9.0，目前有10.1版本，但是现在很多的深度学习算法还用不到那个高的CUDA,安装高版本了，会提醒各种warning，然后要进入一个个包里去修改，挺麻烦的，还有的模型压缩优化方法也不一定适合，我安装了CUDA10.1的版本，后来根据需要没办法卸载了，从新安装了CUDA9.0版本。我使用的是cuda_9.0.176_384.81_linux.run安装

# ./cuda_9.0.176_384.81_linux.run

报错：

./cuda_9.0.176_384.81_linux.run: 权限不够

运行：chmod +x cuda_9.0.176_384.81_linux.run

...

Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver ... -no ; 不需要再安装显卡驱动

Install OpenGL ... -no ; 这个组件一定不要安装，如果出现选择，选 No

Install CUDA 9.0 Toolkit ... -yes

Toolkit location /usr/local/cuda-9.0 ... [Enter] ; 默认安装位置即可

Install a symbolic link at ... -yes

Install CUDA 9.0 Samples ... -yes ; 安装一些例程

Enter CUDA Samples Location ... [Enter] ; 默认安装位置