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- 下载和安装nvidia驱动
- 安装cuda
- 安装cudnn
本篇概览
自己有一台2015年的联想笔记本，显卡是gtx950m，已安装ubuntu 16.04 lts桌面版，为了使用其gpu完成deeplearning4j的训练工作，自己动手安装了cuda和cudnn，在此将整个过程记录下来，以备将来参考，整个安装过程分为以下几步：
- 准备工作
- 安装nvidia驱动
- 安装cuda
- 安装cudnn
特别问题说明
- 按照一般步骤，在安装完nvidia显卡驱动后，会提示对应的cuda版本，接下来按照提示的版本安装cuda，例如我这里提示的是11.2，正常情况下，我应该安装11.2版本的cuda
- 但是我选择9.1版本就行安装，因为之前的开发中发现deeplearning4j使用了11.2的sdk后，启动应用会有classnotfound的错误，此问题至今未修复(惭愧，欣宸水平如此之低…)，因此，我在nvidia驱动提示11.2版本的情况下，依然安装了9.1版本，后来在此环境运行deeplearning4j应用一切正常
- 如果您没有我这类问题，完全可以按照驱动指定的版本来安装cuda，具体的操作步骤稍后会详细说到；
准备工作
- 接下来的操作，除了在网页下载，其余都是ssh远程连接到ubuntu机器操作的，ssh登录的帐号为普通帐号，并非root
- 如果已有驱动，请先删除
sudo apt-get remove --purge nvidia*
禁用nouveau驱动（很重要），用vi打开文件/etc/modprobe.d/blacklist.conf，在尾部增加以下内容，然后保存退出：
blacklist nouveau blacklist lbm-nouveau options nouveau modeset=0 alias nouveau off alias lbm-nouveau off
关闭nouveau：
echo options nouveau modeset=0 | sudo tee -a /etc/modprobe.d/nouveau-kms.conf
更新initramfs:
update-initramfs -u
执行reboot重启电脑
重启后，执行以下命令，应该不会有任何输出，证明nouveau已经禁用：
lsmod|grep nouveau
获取kernel source：
sudo apt-get install linux-source
安装过程中显示信息如下图：
根据上图红框中的信息，可知内核版本号为，于是执行以下命令：
sudo apt-get install linux-headers-4.4.0-210-generic
下载和安装nvidia驱动
访问nvidia网站，地址https://www.nvidia.cn/download/index.aspx?lang=cn，然后选择对应的显卡和操作系统，我的选择如下图所示：
点击上图搜索按钮后，进入下图页面，点击下载：
下载得到的文件名为nvidia-linux-x86_64-460.84.run
关闭图形页面：
sudo service lightdm stop
给驱动文件增加可执行权限：
sudo chmod a+x nvidia-linux-x86_64-460.84.run
开始安装：
sudo ./nvidia-linux-x86_64-460.84.run -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files
遇到下图，选择红框：
遇到下图，直接回车：
恢复图形页面：
sudo service lightdm start
执行命令nvidia-smi，如果驱动安装成功，会显示以下内容：
will@lenovo:~/temp/202106/20$ nvidia-smi
sun jun 20 09:02:11 2021
+-----------------------------------------------------------------------------+
| nvidia-smi 460.84 driver version: 460.84 cuda version: 11.2 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| gpu name persistence-m| bus-id disp.a | volatile uncorr. ecc |
| fan temp perf pwr:usage/cap| memory-usage | gpu-util compute m. |
| | | mig m. |
|===============================+======================+======================|
| 0 geforce gtx 950m off | 00000000:01:00.0 off | n/a |
| n/a 41c p0 n/a / n/a | 0mib / 4046mib | 1% default |
| | | n/a |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| processes: |
| gpu gi ci pid type process name gpu memory |
| id id usage |
|=============================================================================|
| no running processes found |
+-----------------------------------------------------------------------------+
从上述内容可见cuda version: 11.2表示该驱动对应的cuda版本应该是11.2，正如前面所说，我这边遇到了问题，因此接下来会安装9.1版本，但是您可以选择安装11.2
安装cuda
浏览器访问，点击红框中的链接：
如下图，下载linux版本：
继续选择x86_64：
选择具体的linux版本及其版本号：
要下载的东西不少，一个安装程序和三个补丁：
上述四个文件的下载地址整理如下：
https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/9.1/secure/prod/local_installers/cuda_9.1.85_387.26_linux.run?p0ntu_6nltuuemm6fjrk1w5vl4km7oat1ofw870zkj-zdw2ckkntfloe6klrjfw2cmta8z3q390_6urlgc6lqjoqlifw9gvfvdcusninypllaw1u8lry8r4ovntpnzaxu4bqchjvdb6c6rjq20dktccrd4640woxt1yhmd95v1du7wdbbxq2eoy
https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/9.1/secure/prod/patches/1/cuda_9.1.85.1_linux.run?yexf_7wiglhauw–e_yvlqzrgxv0x2i043wojvy-ydxu5kyhc-eyqf5jml-4mvymlvpycec5rht2sdwscx20cjbdowpkt30kwb9vx8e4oilajdq3mvpvxdikksiobux-h0q0n0jsknn80vmhw-nk8jwvry_e6mufzqwbapk
https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/9.1/secure/prod/patches/2/cuda_9.1.85.2_linux.run?5jgzxnigaojkaapbmagjhsw7ebqvygyyoqe2vbxz1ev8qp2bzxjlxipgao11ugwhorirqkdjgq5b8efh4ashbvutmupaasvrimckdzw5yjjiobgqrceyu-lfo59abrrer57mxa0t1sc97fc80iozq8ox2repjn7a3oyvgd8
https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/9.1/secure/prod/patches/3/cuda_9.1.85.3_linux.run?cxwimjtc-xroyihig-uzmh62odbjinf1fmxtz_bsw1nq0zz5cl5r8qlmlmr_1j2rvhk3j8z5ls6dpart8frjghh2mevn5tefmoclam8udm-rsmmmqhxye66hhn2d0drvedtcwe8zreiyb2rpucaz9svcfe8z319mge4ju94
下载完毕后，执行命令chmod a+x *.run为上述四个文件增加可执行权限
安装cuda：
sudo sh cuda_9.1.85_387.26_linux.run
遇到license时，像是用vi工具那样，输入”:”，再输入”q”回车，就能跳过license阅读，执行真正的安装操作了：
接下来是一系列提问，每一个提问的回答如下图，千万注意红框中的问题一定要选择n：
安装完成后输出以下内容：
installing the cuda toolkit in /usr/local/cuda-9.1 ...
missing recommended library: libglu.so
missing recommended library: libx11.so
missing recommended library: libxi.so
missing recommended library: libxmu.so
missing recommended library: libgl.so
installing the cuda samples in /home/will ...
copying samples to /home/will/nvidia_cuda-9.1_samples now...
finished copying samples.
===========
= summary =
===========
driver: not selected
toolkit: installed in /usr/local/cuda-9.1
samples: installed in /home/will, but missing recommended libraries
please make sure that
- path includes /usr/local/cuda-9.1/bin
- ld_library_path includes /usr/local/cuda-9.1/lib64, or, add /usr/local/cuda-9.1/lib64 to /etc/ld.so.conf and run ldconfig as root
to uninstall the cuda toolkit, run the uninstall script in /usr/local/cuda-9.1/bin
please see cuda_installation_guide_linux.pdf in /usr/local/cuda-9.1/doc/pdf for detailed information on setting up cuda.
***warning: incomplete installation! this installation did not install the cuda driver. a driver of version at least 384.00 is required for cuda 9.1 functionality to work.
to install the driver using this installer, run the following command, replacing <cudainstaller> with the name of this run file:
sudo <cudainstaller>.run -silent -driver
logfile is /tmp/cuda_install_13425.log
打开文件~/.bashrc，在尾部增加以下两行(ld_library_path如果已经存在，请参考path的写法改成追加)：
export path=/usr/local/cuda-9.1/bin:$path export ld_library_path=/usr/local/cuda-9.1/lib64
执行命令source ~/.bashrc使配置生效
执行命令su -切换到root帐号，执行以下命令（不要用sudo，而是切到root帐号）：
sudo echo "/usr/local/cuda-9.1/lib64" >> /etc/ld.so.conf
再以root身份执行以下命令：
ldconfig
执行命令exit退出root身份，现在又是普通帐号的身份了
执行命令nvcc -v检查cuda版本，注意参数v是大写：
will@lenovo:~$ nvcc -v nvcc: nvidia (r) cuda compiler driver copyright (c) 2005-2017 nvidia corporation built on fri_nov__3_21:07:56_cdt_2017 cuda compilation tools, release 9.1, v9.1.85
安装第一个补丁：
sudo sh cuda_9.1.85.1_linux.run
安装第二个补丁：
sudo sh cuda_9.1.85_387.26_linux.run
安装第三个补丁：
sudo sh cuda_9.1.85_387.26_linux.run
安装cudnn
浏览器访问：
按提示登录，如果没有帐号请注册一个，登录后进入下载页面，需要点击下图红框位置才有能见到老版本：
选择与cuda匹配的版本：
下载后解压，得到文件夹cuda，然后执行以下命令：
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
执行检查确认的命令cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep cudnn_major -a 2，如果安装顺利会有以下输出：
#define cudnn_major 7 #define cudnn_minor 1 #define cudnn_patchlevel 3 -- #define cudnn_version (cudnn_major * 1000 + cudnn_minor * 100 + cudnn_patchlevel) #include "driver_types.h"
至此，ubuntu16安装cuda(9.1)和cudnn已经完成了，希望能给您一些参考。
到此这篇关于ubuntu16安装cuda(9.1)和cudnn的实现步骤(图文)的文章就介绍到这了,更多相关ubuntu16安装cuda(9.1)和cudnn内容请搜索www.887551.com以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持www.887551.com！
