[cuda] Linux系统多版本cuda环境下的cuda-9.0安装

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本文记录了在Linux系统中，由于多用户环境导致CUDA环境复杂，如何重新安装CUDA-9.0的过程。首先遵循官方指南安装，然后在多版本CUDA环境下，使用runfile方式安装CUDA-9.0。安装后，通过`nvcc --version`和运行samples的`./deviceQuery`来验证安装成功。遇到的问题是CUDA driver版本不匹配，通过更新或重新安装驱动解决。

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前言

因为很多人共用一个账号在集群上跑代码，所以不免环境过于错杂，使得出错了也不知道怎么处理，所以这里记录一下重新安装cuda-9.0的过程。之前跑代码只要涉及到device部分的就会出错，当时还不知道为什么现在知道了，是因为驱动的问题。

环境

$> uname -r
3.10.0-514.el7.x86_64

$> cat /proc/version
Linux version 3.10.0-514.el7.x86_64 (builder@kbuilder.dev.centos.org) (gcc version 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-11) (GCC) ) #1 SMP Tue Nov 22 16:42:41 UTC 2016

安装

多一下嘴，我这里是先参考官方指南安装的，在遇到问题之后去搜的博客，才有如下博客参考，也推荐大家尽量先跟着官方指南来。附上链接：NVIDIA CUDA Installation Guide for Linux

单个版本cuda-9.0
参考博客：在Red Hat 6.3系统上安装CUDA 8.0版本即可，虽然版本不同，但是安装步骤都是一样的。
多版本下安装cuda9.0
cuda默认在linux上的安装目录是在/usr/local/cuda-x.x下。集群上因为有多个cuda的版本，参考博客:安装多版本 cuda ，多版本之间切换，采用runfile方式安装，其他就是到装驱动的地方注意一下就好。

验证cuda是否安装成功

nvcc --version是否成功
没有在path中加入nvcc路径的话可以用以下方式查询版本。
samples中的./deviceQuery是否运行成功

$> ./deviceQuery
./deviceQuery Starting...

 CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)

Detected 4 CUDA Capable device(s)

Device 0: "Tesla K40c"
  CUDA Driver Version / Runtime Version          9.0 / 9.0
  CUDA Capability Major/Minor version number:    3.5
  Total amount of global memory:                 11440 MBytes (11995578368 bytes)
  (15) Multiprocessors, (192) CUDA Cores/MP:     2880 CUDA Cores
  GPU Max Clock rate:                            745 MHz (0.75 GHz)
  Memory Clock rate:                             3004 Mhz
  Memory Bus Width:                              384-bit
  L2 Cache Size:                                 1572864 bytes
  Maximum Texture Dimension Size (x,y,z)         1D=(65536), 2D=(65536, 65536), 3D=(4096, 4096, 4096)
  Maximum Layered 1D Texture Size, (num) layers  1D=(16384), 2048 layers
  Maximum Layered 2D Texture Size, (num) layers  2D=(16384, 16384), 2048 layers
  Total amount of constant memory:               65536 bytes
  Total amount of shared memory per block:       49152 bytes
  Total number of registers available per block: 65536
  Warp size:                                     32
  Maximum number of threads per multiprocessor:  2048
  Maximum number of threa