在 CentOS 7.6 上快速部署 CUDA、cuDNN、tensorflow-gpu 运行环境

本文详细记录了在CentOS 7.6上从零开始安装Nvidia GPU驱动、CUDA 9.0和cuDNN 7.0,以支持tensorflow-gpu 1.12的过程。作者遇到NVIDIA-SMI通信失败的问题,最终通过单独安装Nvidia驱动解决,并提供了安装步骤,适合需要在Docker中运行程序的用户。

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原文链接: 在 CentOS 7.6 上部署 CUDA、cuDNN、tensorflow-gpu 运行环境 | 逍遥游

 

Background

网上关于安装 tensorlfow-gpu 环境的博客可谓是多如牛毛,但是参考了很多篇,都没能成功的在 CentOS 7.6 上把整套环境布置上。折腾了差不多一个礼拜,时间跨度长达几个月,总算是把这一堆装上了,分享一下过程。本文主要目的在于给出一个非常详细的安装过程(从一个全新环境开始后的每一个操作)以及环境配置说明,这样后面的人参考的时候就能根据不同之处快速定位问题。

测试环境

本文中使用的服务器是 Google Cloud 的VPS,下图是详细配置。

server configuration

  • 系统版本为 CentOS 7.6.1810 (不太确定是不是 minimal,不过没有wget,应该是吧)
  • 挂载了一块 Nvidia K80 显卡

版本选择

因为目的是运行tensorflow程序,所以各个版本都要跟着tf来。目前为止(确切来说是昨天),默认安装的tensorflow-gpu版本是1.12,这个版本也发布了挺久的了,尽量选择新的稳定的。

参照以下链接中的tf版本支持情况,可以看到 1.1

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