Ubuntu安装+NVIDIA驱动安装+CUDA安装

第一次写博客,写的不好请大家谅解,下面是我安装Ubuntu、在Ubuntu上安装NVIDIA独立显卡驱动以及CUDA安装的步骤以及错误解决办法,着重介绍安装中出现的错误以及解决办法,有什么疑问直接留言或者邮箱eepwwang@163.com
  • 首先从装Ubuntu说起,转这个其实比较简单,进入界面选择第三项,然后手动分区,总共分四个区“/”10G左右;“/boot”200M左右,用来做引导;“swap”分8G左右(和自己电脑内存有关);“/home”任意。然后一直点下去即可。但是有一个比较关键的地方是在电脑的bios里面一定要将UEFI关掉否则没办法正常启动Ubuntu(这一步骤最关键)。最后使用EasyBCD来添加启动项。这里面最主要的是UEFI,余下比较简略,网上关于具体安装方法很多,这里不作讨论
  • 再从装NVIDIA驱动说起,其实在CUDA-5.5包里面有提供显卡驱动,但是有时在新的系统中安装不成功,出现错误 NVIDIA DRIVER ERROR: You appear to be running an X serve,那么将不可以继续安装,这个提示是指必须关闭图像界面,解决办法如下     
         按下ctr+alt+F1,以用户名和密码登录
         sudo service lightdm stop or sudo stop lightdm)     
         sudo init 3 (这一步可有可无)
      chmod +x NVIDIA-Linux-VERSION_NAME(+x可以换为777)
         sh  nvidia_driver.sh (不同驱动包名字不一样)
         sudo service lightdm start
         
        到后面可能换会出现  NVIDIA driver install - Error: Unable to find the kernel source tree的错误,解决办法
        sudo update-grub
     uname -r
    3.5.0-24-generic(上一命令的结果,显示当前内核版本)
    sudo apt-get install linux-headers-3.5.0-24-generic(数字由于不同机器不同而不同)

    装完驱动会没桌面,此时如果使用了sudo nvidia-xconfig将导致开不了机,出现下面错误
     cuda the system is running in low-graphics mode 
        此时进入纯文本模式到/etc/X11/删除xorg.conf即可
  • 安装cuda几乎不会有错   
  • 在装完之后要配置路径 
     接下来的工作是配置cuda toolkit(5.5)的环境变量(有些地方在4.0也可以用),终端下输入
    sudo gedit / etc / profile     
        在最后加入:export PATH=/usr/local/cuda-5.0/bin:$PATH
    保存后退出,再source一下,使得修改后的环境变量立即生效,在终端中输入:
    source / etc / profile
gedit~/.bashrc
    添加
         /usr/local/cuda-5.0/lib64
    或者
    export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-5.5/bin
    export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-5.5/lib64
         添加完之后还需要使得修改的路径生效,此法无须重启:
    sudo ldconfig
        再执行一下命令,验证路径是否添加成功
    ldconfig - v | grep cuda
        会出现相关的路径:
        /usr/local/cuda-5.0/lib:
            libcudart.so.5.0 -> libcudart.so.5.0.35
            libicudata.so.48 -> libicudata.so.48.1.1
            libcuda.so.1 -> libcuda.so.304.54
        则说明添加成功     
        至此cuda toolkit环境配置完成,接下来为了编译cuda5.0 samples(也就是以前的GPU Computing SDK)需要    安    装一些开发包,终端下输入
    sudo apt-get install g++ openmpi-bin openmpi-doc libopenmpi-dev freeglut3-dev libxi-dev libxmu-dev         
                        http://www.linuxidc.com/Linux/2013-10/91101p2.htm

        配置cuda4.0方法如下

    安装完成后要设定Library 的Path,有两个方式:

    (1)一种是更改LD_LIBRARY_PATH 环境变数:

    在用户名的目录下开.bashrc文件,可以通过vi命令或者gedit命令进行编辑,我更喜欢后者,在末尾处             加入两行命令:

    gedit ~/.bashrc
    export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH  
    export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib:$LD_LIBRARY_PATH  

    如果是64位系统的话需要将上一行的lib改为lib64,然后保存。

    (2)另一种方法是直接加在/etc/ld.so.conf.d/ 里面:

    sudo echo "/usr/local/cuda/lib64" >> /etc/ld.so.conf.d/cuda-40.conf
    sudo ldconfig

    如果是64位系统同样将lib改为lib64

    再设定PATH:  

    echo 'export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin' >> ~/.bashrc
    后面还有配置gcc和g++的,直接看参考网址
    参考网址:http://www.cnblogs.com/giraffe/archive/2011/10/21/CUDA-Ubuntu-Install.html
 
   


                                                                          
### 安装 Nvidia 显卡驱动Ubuntu 24.04 上安装 Nvidia 显卡驱动前,需确认硬件兼容性和系统需求。通过以下方法可以完成驱动程序的安装: 1. 打开终端并更新包列表: ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y ``` 2. 添加官方 PPA 并安装最新稳定版驱动: ```bash sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt update sudo ubuntu-drivers autoinstall ``` 3. 验证驱动是否成功安装: ```bash nvidia-smi ``` 如果显示 GPU 使用情况,则说明驱动已正确安装[^2]。 --- ### 安装 CUDA Toolkit 根据显卡支持的 CUDA 版本选择合适的工具包版本。对于支持 CUDA 12.2 的显卡,推荐安装较低版本(如 CUDA 12.1),以确保稳定性。 1. 访问 NVIDIA 开发者网站获取对应版本链接[^1]: 下载地址:`https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.1.1/local_installers/cuda_12.1.1_530.30.02_linux.run` 2. 下载并运行安装脚本: ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.1.1/local_installers/cuda_12.1.1_530.30.02_linux.run chmod +x cuda_12.1.1_530.30.02_linux.run sudo sh ./cuda_12.1.1_530.30.02_linux.run ``` 3. 按照提示完成安装过程,并设置环境变量: 编辑 `~/.bashrc` 文件,添加如下内容: ```bash export PATH=/usr/local/cuda-12.1/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` 4. 刷新配置文件使更改生效: ```bash source ~/.bashrc ``` 5. 测试 CUDA 是否正常工作: 运行样例测试程序验证安装状态: ```bash cd /usr/local/cuda-12.1/samples/1_Utilities/deviceQuery make ./deviceQuery ``` 若结果显示设备信息无误,则表明 CUDA 已经成功部署。 --- ### 安装 cuDNN 库 cuDNN 是用于加速深度学习框架的重要库之一,通常与特定版本的 CUDA 套件绑定使用。 1. 登录到 [NVIDIA Developer](https://developer.nvidia.com/) 账户下载适用于 CUDA 12.1 的 cuDNN 存档文件。 2. 解压 tar.gz 文件至指定目录: ```bash tar -xzvf cudnn-linux-x86_64-*.*.*_*-archive.tar.xz sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda-12.1/include/ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-12.1/lib64/ sudo chmod a+r /usr/local/cuda-12.1/include/cudnn*.h /usr/local/cuda-12.1/lib64/libcudnn* ``` 3. 更新动态链接器缓存: ```bash echo "/usr/local/cuda-12.1/lib64" | sudo tee -a /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf sudo ldconfig ``` --- ### 总结注意事项 - 确认操作系统内核版本以及 GCC 支持范围满足所选 CUDA 版本的要求。 - 在多用户环境中操作时注意权限管理,避免覆盖其他用户的自定义路径设定。 - 如遇依赖冲突可尝试清理旧版本后再重新安装新组件。
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