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Ubuntu16安裝CUDA(9.1)和cuDNN的實(shí)現(xiàn)步驟(圖文)

本篇概覽

自己有一臺(tái)2015年的聯(lián)想筆記本，顯卡是GTX950M，已安裝ubuntu 16.04 LTS桌面版，為了使用其GPU完成deeplearning4j的訓(xùn)練工作，自己動(dòng)手安裝了CUDA和cuDNN，在此將整個(gè)過(guò)程記錄下來(lái)，以備將來(lái)參考，整個(gè)安裝過(guò)程分為以下幾步：

準(zhǔn)備工作
安裝Nvidia驅(qū)動(dòng)
安裝CUDA
安裝cuDNN

特別問(wèn)題說(shuō)明

按照一般步驟，在安裝完Nvidia顯卡驅(qū)動(dòng)后，會(huì)提示對(duì)應(yīng)的CUDA版本，接下來(lái)按照提示的版本安裝CUDA，例如我這里提示的是11.2，正常情況下，我應(yīng)該安裝11.2版本的CUDA
但是我選擇9.1版本就行安裝，因?yàn)橹暗拈_(kāi)發(fā)中發(fā)現(xiàn)deeplearning4j使用了11.2的SDK后，啟動(dòng)應(yīng)用會(huì)有ClassNotFound的錯(cuò)誤，此問(wèn)題至今未修復(fù)(慚愧，欣宸水平如此之低…)，因此，我在Nvidia驅(qū)動(dòng)提示11.2版本的情況下，依然安裝了9.1版本，后來(lái)在此環(huán)境運(yùn)行deeplearning4j應(yīng)用一切正常
如果您沒(méi)有我這類問(wèn)題，完全可以按照驅(qū)動(dòng)指定的版本來(lái)安裝CUDA，具體的操作步驟稍后會(huì)詳細(xì)說(shuō)到；

準(zhǔn)備工作

接下來(lái)的操作，除了在網(wǎng)頁(yè)下載，其余都是ssh遠(yuǎn)程連接到ubuntu機(jī)器操作的，ssh登錄的帳號(hào)為普通帳號(hào)，并非root
如果已有驅(qū)動(dòng)，請(qǐng)先刪除

sudo apt-get remove --purge nvidia*

禁用nouveau驅(qū)動(dòng)（很重要），用vi打開(kāi)文件/etc/modprobe.d/blacklist.conf，在尾部增加以下內(nèi)容，然后保存退出：

blacklist nouveau
blacklist lbm-nouveau
options nouveau modeset=0
alias nouveau off
alias lbm-nouveau off

關(guān)閉nouveau：

echo options nouveau modeset=0 | sudo tee -a /etc/modprobe.d/nouveau-kms.conf

更新initramfs:

update-initramfs -u

執(zhí)行reboot重啟電腦

重啟后，執(zhí)行以下命令，應(yīng)該不會(huì)有任何輸出，證明nouveau已經(jīng)禁用：

lsmod|grep nouveau

獲取Kernel source：

sudo apt-get install linux-source

安裝過(guò)程中顯示信息如下圖：

根據(jù)上圖紅框中的信息，可知內(nèi)核版本號(hào)為，于是執(zhí)行以下命令：

sudo apt-get install linux-headers-4.4.0-210-generic

下載和安裝Nvidia驅(qū)動(dòng)

訪問(wèn)Nvidia網(wǎng)站，地址https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn，然后選擇對(duì)應(yīng)的顯卡和操作系統(tǒng)，我的選擇如下圖所示：

點(diǎn)擊上圖搜索按鈕后，進(jìn)入下圖頁(yè)面，點(diǎn)擊下載：

下載得到的文件名為NVIDIA-Linux-x86_64-460.84.run

關(guān)閉圖形頁(yè)面：

sudo service lightdm stop

給驅(qū)動(dòng)文件增加可執(zhí)行權(quán)限：

sudo chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-460.84.run

開(kāi)始安裝：

sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-460.84.run -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files

遇到下圖，選擇紅框：

遇到下圖，直接回車：

恢復(fù)圖形頁(yè)面：

sudo service lightdm start

執(zhí)行命令nvidia-smi，如果驅(qū)動(dòng)安裝成功，會(huì)顯示以下內(nèi)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                                                 |
+-----------------------------------------------------------------------------+

從上述內(nèi)容可見(jiàn)CUDA Version: 11.2表示該驅(qū)動(dòng)對(duì)應(yīng)的CUDA版本應(yīng)該是11.2，正如前面所說(shuō)，我這邊遇到了問(wèn)題，因此接下來(lái)會(huì)安裝9.1版本，但是您可以選擇安裝11.2

安裝CUDA

瀏覽器訪問(wèn)https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive，點(diǎn)擊紅框中的鏈接：

如下圖，下載Linux版本：

繼續(xù)選擇x86_64：

選擇具體的Linux版本及其版本號(hào)：

要下載的東西不少，一個(gè)安裝程序和三個(gè)補(bǔ)丁：

上述四個(gè)文件的下載地址整理如下：

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

下載完畢后，執(zhí)行命令chmod a+x *.run為上述四個(gè)文件增加可執(zhí)行權(quán)限

安裝CUDA：

sudo sh cuda_9.1.85_387.26_linux.run

遇到license時(shí)，像是用vi工具那樣，輸入":"，再輸入"q"回車，就能跳過(guò)license閱讀，執(zhí)行真正的安裝操作了：

接下來(lái)是一系列提問(wèn)，每一個(gè)提問(wèn)的回答如下圖，千萬(wàn)注意紅框中的問(wèn)題一定要選擇n：

安裝完成后輸出以下內(nèi)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

打開(kāi)文件~/.bashrc，在尾部增加以下兩行(LD_LIBRARY_PATH如果已經(jīng)存在，請(qǐng)參考PATH的寫法改成追加)：

export PATH=/usr/local/cuda-9.1/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.1/lib64

執(zhí)行命令source ~/.bashrc使配置生效

執(zhí)行命令su -切換到root帳號(hào)，執(zhí)行以下命令（不要用sudo，而是切到root帳號(hào)）：

sudo echo "/usr/local/cuda-9.1/lib64" >> /etc/ld.so.conf

再以root身份執(zhí)行以下命令：

ldconfig

執(zhí)行命令exit退出root身份，現(xiàn)在又是普通帳號(hào)的身份了

執(zhí)行命令nvcc -V檢查CUDA版本，注意參數(shù)V是大寫：

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

安裝第一個(gè)補(bǔ)丁：

sudo sh cuda_9.1.85.1_linux.run

安裝第二個(gè)補(bǔ)丁：

sudo sh cuda_9.1.85_387.26_linux.run

安裝第三個(gè)補(bǔ)丁：

sudo sh cuda_9.1.85_387.26_linux.run

安裝cuDNN

瀏覽器訪問(wèn)https://developer.nvidia.com/zh-cn/cudnn：

按提示登錄，如果沒(méi)有帳號(hào)請(qǐng)注冊(cè)一個(gè)，登錄后進(jìn)入下載頁(yè)面，需要點(diǎn)擊下圖紅框位置才有能見(jiàn)到老版本：

選擇與CUDA匹配的版本：

下載后解壓，得到文件夾cuda，然后執(zhí)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*

執(zhí)行檢查確認(rèn)的命令cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2，如果安裝順利會(huì)有以下輸出：

#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安裝CUDA(9.1)和cuDNN已經(jīng)完成了，希望能給您一些參考。

到此這篇關(guān)于Ubuntu16安裝CUDA(9.1)和cuDNN的實(shí)現(xiàn)步驟(圖文)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Ubuntu16安裝CUDA(9.1)和cuDNN內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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