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  • ubuntu安装显卡驱动
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    2022-01-11 11:21:14

    1 、在英伟达的官网上查找你自己电脑的显卡型号然后下载相应的驱动: 官方 GeForce 驱动程序 | NVIDIA,  下载后的run文件拷贝至home目录下,   文件为:NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.run

    2 、 在ubuntu下按ctrl+alt+f1进入命令行界面,此时需要login:电脑账户名称,password:密码,登录到命令行界面。 有时会出现登录失败,报错incorrect login ,此时可以按下ctrl+alt+F2(F4)等进入,重新login,即可。

    3、   sudo service lightdm stop      //这个是关闭图形界面,必须关闭

    4、 sudo apt-get remove nvidia-*    //卸载系统中存在的驱动,默认有安装的,一定要执行这个

    5、 sudo chmod  a+x NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.run    //给文件权限

    6、   sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.run -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files  ,其中:

    -no-x-check:安装驱动时关闭X服务

    -no-nouveau-check:安装驱动时禁用nouveau

    -no-opengl-files:只安装驱动文件,不安装OpenGL文件

    在安装过程中会出现:

    he distribution-provided pre-install script failed! Are you sure you want to continue?     选择 yes 继续。

    Would you like to register the kernel module souces with DKMS? This will allow DKMS to automatically build a new module, if you install a different kernel later?            选择NO继续

    Would you like to run the nvidia-xconfigutility to automatically update your x configuration so that the NVIDIA x driver will be used when you restart x? Any pre-existing x confile will be backed up.  选择 Yes  继续
    7、 安装成功后,在命令行输入:sudo service lightdm start   //重启图形界面,  按Ctrl+Alt+F7返回图形界面

    8、 nvidia-smi  ,   nvidia-setting//检测是否安装成功

    到此驱动就安装好了。

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  • Ubuntu 安装显卡驱动

    千次阅读 2021-12-09 15:53:31
    ubuntu-drivers devices 注意:如果查看驱动信息不返回结果,进行如下操作 https://blog.csdn.net/zml194849/article/details/121826428 3、下载 自己的显卡需要什么驱动:...

    0、安装一些依赖

    ​sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
    sudo apt-get install –no-install-recommends libboost-all-dev
    sudo apt-get install libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev
    sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev
    

    注意:要是上面的安装出现了一些问题,随时sudo apt-get update.

    1、查看显卡信息

    lspci | grep VGA

    2、查看驱动信息

    ubuntu-drivers devices

    注意:如果查看驱动信息不返回结果,进行如下操作
    https://blog.csdn.net/zml194849/article/details/121826428

    3、下载

    自己的显卡需要什么驱动:http://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us进去自己按照自己的具体配置测试一下。比如这里我自己的是要384驱动。
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    4、Ubuntu desktop版本安装

    接下来就是自己安装显卡驱动了,没错是自己安装,cuda的安装包里面也提供驱动的安装功能,但是,尽量自己安装。(显卡驱动和CUDA不是同一个概念啊,别搞混了)

    1)首先卸载电脑中此刻有的nvidia的驱动:

    对于桌面版系统而言,需要先用sudo service lightdm stop 关闭当前图形界面。
    建议装驱动前都执行以下该指令,有益无害sudo apt-get --purge remove nvidia-*
    该指令能卸载驱动并不保留配置文件。

    for case1:original driver install apt-get:

    sudo apt-get remove --purge nvidia*

    for case2:original driver installed by runfile:

    sudo chmod +x *.run
    sudo ./NVIDIA~~~~.run --uninstall

    2)禁用nouveau:

    创建blacklist.conf文件:

    sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf

    在最后一行添加:

    blacklist nouveau
    options nouveau modeset=0
    

    之后执行以下命令,重新生成kernel initramsf:

    sudo update-initramfs -u

    电脑重启

    sudo reboot

    之后执行

    lsmod | grep nouveau

    #没有输出,说明禁用成功

    3)进入命令行界面:

    ctrl+alt+f1

    4)关闭图形界面:

    sudo service lightdm stop

    如果提示unit lightdm.service not loaded
    则先安装LightDm:

    sudo apt install lightdm

    安装完毕后跳出一个界面,选择lightdm,再

    sudo service lightdm stop

    5)更改安装包权限:

    sudo chmod a+x NVIDIA~~~~.run

    6)开始安装

    sudo ./NVIDIA~~~.run -no-opengl-files

    7)启动图像界面:

    sudo service lightdm start

    8)重启:

    sudo reboot

    9)测试驱动是否安装成功:

    nvidia-smi

    显示显卡信息说明显卡驱动安装成功,如图所示:

    在这里插入图片描述

    10)更新显卡驱动:

    https://blog.csdn.net/u010420283/article/details/104020531/

    5、Ubuntu server 版本安装

    1)development tool安装

    Ubuntu服务器版由于在安装系统时只装了OpenSSH server和standard system utilities,一些必备的development tool并没有安装,需要接下来手动安装。在安装驱动程序的过程中,会因为缺少gcc、g++、make等development tool而报错导致无法完成驱动程序安装(ERROR:Ubable to find the development tool ‘make’ in your path…),不用担心,手动安装这些开发包后再次执行安装指令即可。另外,安装过程中出现的弹框根据默认选项选择即可。手动安装development tool指令为:

    sudo apt-get install gcc
    sudo apt-get install g++
    sudo apt-get install make
    

    安装指令如下:

    sudo chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-384.130.run
    sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-384.130.run -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files
    

    在上述指令中,
    –no-opengl-files表示只安装驱动文件,不安装OpenGL文件,这个参数最重要。
    –no-x-check 安装驱动时不检查X服务。
    –no-nouveau-check 安装驱动时不检查nouveau
    注:这个选项和4.2禁止集成的nouveau驱动组成双保险,其实一项操作就可以了。

    报错解决:

    The target kernel has CONFIG_MODULE_SIG set. which means that is supports 
    cryptographic signature on kernel modules. On some system, the kernel may refuse 
    to load modules without a valid signature from a trusted key. This system also has 
    UEFI Secure Boot enabled; many distrubtions enforce module signature verification
    on UEFI systems when Secure Boot is enabled(2). Would you like sign the NVIDIA kernel
    module? (Answer: Install without signing)
    Kernel module load error: Required key not avaliable
    

    错误的简要描述了 NVIDIA 由于由于Ubuntu 16.04 的内核编译默认设置了 CONFIG_MODULE_SIG 为真, 然后Secure Boot打开所带来的问题. 大意是在支持UEFI的设备上打开Secure Boot 后,Ubuntu 16.04对于添加到内核的模块更加保守, 需要持有签名才能添加到模块中, 而显卡驱动由于要添加到内核中, 所以需要签名. 在安装过程中我们也会看到NVIDIA显卡会提示是否生成签名.
    如果生成成功则没有问题,如果失败则进入BIOS关闭Secure Boot

    对于桌面版系统而言,安装完后使用sudo service lightdm start 回到图形界面。

    2)驱动安装选择选项如下:

    The distribution-provided pre-install script failed! Are you sure you want to continue? 选择 yes 继续。
    Would you like to register the kernel module souces with DKMS? This will allow DKMS to automatically build a new module, if you install a different kernel later?选择 No 继续。
    Nvidia’s 32-bit compatibility libraries?选择 No 继续。
    Would you like to run the nvidia-xconfigutility to automatically update your x configuration so that the NVIDIA x driver will be used when you restart x? Any pre-existing x confile will be backed up.选择 Yes 继续

    3)验证驱动安装完成

    nvidia-smi
    
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  • Ubuntu安装显卡驱动详细步骤

    万次阅读 多人点赞 2021-01-22 20:14:46
    Ubuntu安装显卡驱动详细步骤 V1.1.0 文章目录Ubuntu安装显卡驱动详细步骤1. 项目简介&产品清单1.1 项目简介1.2 硬件清单1.3 软件清单2. 设备系统配置2.1 当前设备配置列表2.2 雷达常用配置修改3. 快速启动3.1 ...

    Ubuntu安装显卡驱动详细步骤

    1. Nouveau禁用

    1.1 Nouveau驱动简介

    ​ Nouveau是一个由爱好者组织的针对NVIDIA显卡开发第三方开源3D驱动的共同项目,并且Nouveau是在完全没有得到NVIDIA任何支持的情况下进行开发的,Nouveau算是X.Org基金会的一个项目(注:X.Org基金会是负责X Window System开发的社团,2004年1月22日在Open Group的X.org网站基础上建立。 )。开发所用方式我们也都很熟悉,和创新声卡kX驱动当年开发的方法类似,反编译NVIDIA的Linux显卡驱动,然后进行再加工深处理的进一步开发工作。

    ​ 虽然 Nouveau Gallium3D 在游戏速度上还远远无法和 NVIDIA 官方私有驱动相提并论,不过却让Linux更容易的应对各种复杂的NVIDIA显卡环境,让用户安装完系统即可进入桌面并且有不错的显示效果,所以很多 Linux 发行版默认集成了 Nouveau 驱动,在遇到 NVIDIA 显卡时默认安装。

    ​ 企业版的Linux 更是如此,几乎所有支持图形界面的企业 Linux 发行版都将 Nouveau收入其中。

    1.2 系统是否安装了Nouveau驱动

    ​ 系统重装完以后如果是只有一种分辨率可选,且分辨率变得特别小,那说明系统没有安装任何驱动。

    ​ 打开一个Linux terminal中输入以下指令,没有内容输出,说明没有Nouveau驱动,可跳过该章节直接进入到NVIDIA驱动安装;

    ​ 反之,如果有打印nouveau信息,则需要先进行禁用nouveau

     $ lsmod | grep nouveau
    

    1.3 禁用Nouveau驱动

    • 为啥要禁用nouveau驱动?

    ​ 从驱动介绍中我们知道Nouveau驱动的默认安装能让用户安装完系统即可进入桌面并且有不错的显示效果,但是对于个人桌面用户来说,处于成长阶段的Nouveau并不完美,与企业版不一样,个人用户除了想让正常显示图形界面外很多时候还需要一些3D特效,深度画面渲染等;Nouveau多数时候并不能完成,而用户在安装NVIDIA官方私有驱动的时候Nouveau又成为了阻碍,不禁用Nouveau安装时总是报错,错误通常如下:

    ERROR: The Nouveau kernel driver is currently in use by your system. This  driver is incompatible with the NVIDIA driver, and must be disabled before proceeding.
    
    Please consult the NVIDIA driver README and your Linux distribution's documentation
    
    for details on how to correctly  disable the Nouveau kernel driver.
    
    • 禁用nouveau驱动步骤

      打开一个Linux terminal中输入以下指令

    $ sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf
    

    ​ 在文件最后加入以下内容

    blacklist nouveau
    options nouveau modeset=0
    

    在这里插入图片描述

    ​ 更新使其生效

    $ sudo update-initramfs -u
    

    ​ 重启设备

    reboot
    

    ​ 检查是否禁用nouveau成功

    lspci | grep nouveau
    

    ​ 若terminal没有内容输出,说明禁用成功。

    2. 安装gcc与cmake

    ​ 打开一个Linux terminal中输入以下指令进行gcc以及cmake的安装

    $ sudo apt-get install build-essential 
    $ sudo apt-get install cmake
    

    ​ 检查是否安装成功:

    $ gcc --version
    $ cmake --version
    

    ​ Linux terminal有版本号显示说明安装成功。

    3. 安装NVIDIA驱动

    ​ 打开一个Linux terminal中输入以下指令,检查系统推荐的驱动版本

    $ sudo ubuntu-drivers devices
    

    ​ 终端打印信息如下:

    == /sys/devices/pci0000:00/0000:00:01.0/0000:01:00.0 ==
    vendor   : NVIDIA Corporation
    modalias : pci:v000010DEd00001C60sv0000103Csd000084DBbc03sc00i00
    driver   : nvidia-384 - distro non-free
    driver   : xserver-xorg-video-nouveau - distro free builtin
    driver   : nvidia-430 - third-party free recommended
    driver   : nvidia-415 - third-party free
    driver   : nvidia-418 - third-party free
    driver   : nvidia-410 - third-party free
    

    ​ 可以看到 driver 一行中共有推荐的驱动程序版本号;

    3.1 方法1 – 使用apt install安装(不推荐)

    ​ 通过确定系统推荐的驱动版本,选择其中一个版本进行apt install

    ​ 打开一个Linux terminal中输入以下指令,例如安装nvidia-415

    $ sudo apt install nvidia-driver-415
    

    ​ 该方法安装时间较长,在这里不推荐使用sudo apt install方式安装

    ​ 安装成功后输入 lsmod | grep nvidia 终端打印信息如下:

    holden@holden:~$ lsmod | grep nvidia
    nvidia_uvm            786432  0
    nvidia_drm             45056  6
    nvidia_modeset       1040384  13 nvidia_drm
    nvidia              16588800  627 nvidia_uvm,nvidia_modeset
    drm_kms_helper        172032  1 nvidia_drm
    drm                   401408  9 drm_kms_helper,nvidia_drm
    ipmi_msghandler        53248  2 ipmi_devintf,nvidia
    

    3.2 方法2 – 添加源安装NVIDIA驱动

    ​ 正常情况下,采用添加源的方式安装Nvidia显卡驱动,是比较可靠的,而且还方便以后更新。

    ​ 由于新版本Ubuntu(>=14.04)已内置驱动管理程序, 我们强烈建议通过该驱动管理程序来安装显卡驱动: 系统设置 -> 软件和更新 -> 附加驱动

    在这里插入图片描述

    • 请勾选版本号高于410的nvidia显卡驱动。

    ​ 如果列表中没有相关的选项,请添加源后重试:

    ​ 打开一个Linux terminal中输入以下指令

    $ sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
    
    $ sudo apt-get update
    

    ​ 通过驱动管理程序来安装显卡去驱动,这种方法比手动操作更安全, 因为手动安装可能会遇到黑屏问题导致必须重新安装操作系统才能解决。

    3.3 方法3 – NVIDIA官网下载驱动安装(常用)

    3.3.1 检查设备显卡型号

    ​ 在进入到NVIDIA官网下载驱动时需要知道设备的显卡型号

    ​ 打开一个Linux terminal中输入以下指令查看显卡型号

    $ lspci | grep -i vga
    

    终端会打印信息如下:

    • 第一种:直接输出型号“GeForce GTX 1060 Mobile 6GB”,表示该设备的独立显卡型号
    01:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation GP106M [GeForce GTX 1060 Mobile 6GB] (rev a1)
    
    • 第二种:没有直接打印出具体型号,这时我们需要借助PCI索引平台去获取显卡型号信息: PCI ID Repository
    00:02.0 VGA compatible controller: Intel Corporation Device 3e9b (rev 02)
    01:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation Device 2191 (rev a1)
    

    在这里插入图片描述

    3.3.2 NVIDIA官网下载驱动

    GeForce驱动程序下载地址

    NVIDIA所有驱动程序下载

    ​ 以GeForce系列显卡为例

    ​ 进入官网后,如下图选择手动搜索驱动程序,根据自己系统对应的驱动,并点击 “开始搜索” 进行下载。

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    3.3.3 关闭显示模式

    同时按住 Ctrl+Alt+F1 进入tty1终端模式,并且输入下面命令关闭显示管理:

    $ sudo service lightdm stop
    

    3.3.4 安装驱动

    进入到驱动目录下,在命令行终端运行刚才下载的驱动:

    sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-430.64.run --no-opengl-files
    

    安装过程按照下面步骤进行选择:

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    3.3.5 检查安装结果

    ​ 驱动安装后重启设备,输入 nvidia-smi 查看输出显示类似下面,就说明已经安装成功。

    在这里插入图片描述

    3.3.6 (error)显卡驱动不支持在X-Windows服务运行

    安装显卡驱动过程中出现以下报错:

    ​ 提示:由于显卡驱动不支持在X-Windows服务运行时进行,所以需要进入运行级别3。

    ERROR: You appear to be running an X server; please exit X before installing.
    

    ​ 解决方案如下:

    [1] 同时按键Ctrl、Alt和F2 键

    Localhostlogin: 
    
    Password:
    

    [2] 切换到根权限

    $ sudo passwd 
    $ su su-
    

    [3] 输入init3进入文本模式

    $ init 3
    

    [4] 找到驱动所在的文件夹进行驱动安装

    $ sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-430.64.run --no-opengl-files
    

    ​ 驱动安装后记得重启设备

    4. 总结

    ​ 按照以上进行显卡驱动安装八成可以安装成功

    ​ 遇到问题不要慌,要相信你遇到的问题别人都遇到过,多谷歌;

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • Ubuntu安装显卡驱动教程

    千次阅读 2021-08-12 19:31:29
    环境搭建01-Ubuntu16.04如何查看显卡信息及安装NVDIA显卡驱动 二、环境配置 系统:Ubuntu16.04 显卡:NVIDIA GeForce GTX 1650,4GB 三、准备工作 1. 根据电脑显卡型号,下载对应显卡驱动 下载链接 # 博主对应下载的...

    一、参考资料

    环境搭建01-Ubuntu16.04如何查看显卡信息及安装NVDIA显卡驱动

    Linux安装NVIDIA显卡驱动的正确姿势

    二、环境配置

    系统:Ubuntu16.04
    显卡:NVIDIA GeForce GTX 1650,4GB
    

    三、准备工作

    1. 根据电脑显卡型号,下载对应显卡驱动 下载链接

    # 博主对应下载的驱动版本
    NVIDIA-Linux-x86_64-470.57.02.run
    

    在这里插入图片描述在这里插入图片描述
    2. 将显卡驱动放到 /home/yichao/Downloads 目录

    四、关键步骤

    1. 查看显卡型号、驱动

    # 查看显卡型号
    ubuntu-drivers devices
    

    如果没有输出,继续下面的操作

    2. 禁用nouveau

    # (1)验证是否禁用 nouveau
    lsmod | grep nouveau
    
    # (2)若有输出,说明没有禁用,进行以下操作禁用
    sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf
    
    # (3)在文件末尾中添加两条:
    blacklist nouveau
    options nouveau modeset=0
    
    # (4)更新配置
    sudo update-initramfs -u  
    
    # (5)重启系统
    
    # (6)查看是否禁用 nouveau,若无输出,则已禁用
    lsmod | grep nouveau
    

    3. nvidia驱动更新

    # (1)添加ppa源
    sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
    
    #(2)更新apt-get
    sudo apt update
    
    # (3)查看更新后可以安装的显卡驱动版本
    ubuntu-drivers devices  
    
    # (4)安装推荐的显卡驱动
    sudo apt-get install nvidia-430
    

    4. 安装nvidia显卡驱动

    # 1. 将显卡驱动文件拷贝到 /home/yichao/Downloads 目录 
    
    # 1.1 按 CTRL + ALT + F1 键登录,从 GUI 转至终端tty1(TUI文本用户界面)
    
    # 1.2 输入自己的login(我的是yichao)和password
    
    # 2. 临时关闭图形界面
    sudo service lightdm stop 
    
    # 3. 删除已安装的显卡驱动
    sudo apt-get remove --purge nvidia*   
    sudo apt-get autoremove  (加上才能卸载干净原驱动)
    
    # 4. 修改显卡驱动文件的权限
    sudo chmod  a+x NVIDIA-Linux-x86_64-396.18.run
    
    # 5. 安装显卡驱动
    sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-470.57.02.run -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files   
    
    参数说明:
    1) –no-x-check:表示安装驱动时不检查X服务,非必需,我们已经禁用图形界面。
    
    2) –no-nouveau-check:表示安装驱动时不检查nouveau,非必需,我们已经禁用驱动。
    
    3) –no-opengl-files:表示只安装驱动文件,不安装OpenGL文件。这个参数不可省略,否则会导致登陆界面死循环,英语一般称为”login loop”或者”stuck in login”。
    
    # 5.1 安装过程中的选项
    (1)The distribution-provided pre-install script failed! Are you sure you want to continue?     选择 yes 继续。
    
    (2)Would you like to register the kernel module souces with DKMS? This will allow DKMS to automatically build a new module, if you install a different kernel later?            选择NO继续
    
    (3)Would you like to run the nvidia-xconfigutility to automatically update your x configuration so that the NVIDIA x driver will be used when you restart x? Any pre-existing x confile will be backed up.  选择 Yes  继续
    
    (4)Install 32-Bit compatibility libraries?
    	选择 No 继续
    	
    	开始会显示大量点点(......),然后进入图形化安装界面:  
    	如果提示是否接受(accept),选接受;  
    	如果提示检测到xxx不完整,是否退出安装,选不退出(continue); 
    	如果提示有旧驱动,询问是否删除旧驱动,选Yes;   
    	如果提示缺少某某模块(modules),询问是否上网下载,选no;   
    	如果提示编译模块,询问是否进行编译,选ok;   
    	如果提示将要修改Xorg.conf,询问是否允许,选Yes;
    	
    	这些选项如果选择错误可能会导致安装失败,没关系,只要前面不出错,多尝试几次就好。
    
    # 6. 开启图形界面,没自动跳的话 crtl+alt+f7退回到GUI图形用户界面
    sudo service lightdm start  
    
    # 7. 若弹出设置对话框,亦表示驱动安装成功
    nvidia-settings 
    

    5. 查看已安装显卡驱动

    nvidia-smi
    

    五、可能出现的问题

    • 缺少软链接
    /sbin/ldconfig.real: /usr/local/cuda-11.0/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn.so.8 is not a symbolic link
    
    /sbin/ldconfig.real: /usr/local/cuda-11.0/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_adv_train.so.8 is not a symbolic link
    
    /sbin/ldconfig.real: /usr/local/cuda-11.0/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_ops_infer.so.8 is not a symbolic link
    
    /sbin/ldconfig.real: /usr/local/cuda-11.0/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_cnn_train.so.8 is not a symbolic link
    
    /sbin/ldconfig.real: /usr/local/cuda-11.0/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_adv_infer.so.8 is not a symbolic link
    
    /sbin/ldconfig.real: /usr/local/cuda-11.0/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_ops_train.so.8 is not a symbolic link
    
    /sbin/ldconfig.real: /usr/local/cuda-11.0/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_cnn_infer.so.8 is not a symbolic link
    
    解决办法:
    创建软链接
    
    sudo ln -sf /usr/local/cuda-11.0/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_adv_train.so.8.0.1 /usr/local/cuda-11.0/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_adv_train.so.8
    
    sudo ln -sf /usr/local/cuda-11.0/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_ops_infer.so.8.0.1 /usr/local/cuda-11.0/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_ops_infer.so.8
    
    sudo ln -sf /usr/local/cuda-11.0/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_cnn_train.so.8.0.1 /usr/local/cuda-11.0/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_cnn_train.so.8
    
    sudo ln -sf /usr/local/cuda-11.0/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_adv_infer.so.8.0.1 /usr/local/cuda-11.0/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_adv_infer.so.8
    
    sudo ln -sf /usr/local/cuda-11.0/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_ops_train.so.8.0.1 /usr/local/cuda-11.0/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_ops_train.so.8
    
    sudo ln -sf /usr/local/cuda-11.0/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_cnn_infer.so.8.0.1 /usr/local/cuda-11.0/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_cnn_infer.so.8
    
    • 测试cuDNN错误
    # 进入mnistCUDNN目录
    cd /usr/src/cudnn_samples_v7/mnistCUDNN
    
    # 编译mnistCUDNN
    sudo make
    或者
    sudo make -j8
    
    mnistCUDNN.cpp:538:53: error: ‘CUDNN_CONVOLUTION_FWD_PREFER_FASTEST’ was not declared in this scope
                                                         CUDNN_CONVOLUTION_FWD_PREFER_FASTEST,
                                                         ^
    error_util.h:66:9: note: in definition of macro ‘checkCUDNN’
         if (status != CUDNN_STATUS_SUCCESS) {                              \
             ^
    mnistCUDNN.cpp:541:53: error: there are no arguments to ‘cudnnGetConvolutionForwardAlgorithm’ that depend on a template parameter, so a declaration of ‘cudnnGetConvolutionForwardAlgorithm’ must be available [-fpermissive]
                                                         ) );
                                                         ^
    error_util.h:66:9: note: in definition of macro ‘checkCUDNN’
         if (status != CUDNN_STATUS_SUCCESS) {                              \
             ^
    mnistCUDNN.cpp:541:53: note: (if you use ‘-fpermissive’, G++ will accept your code, but allowing the use of an undeclared name is deprecated)
                                                         ) );
                                                         ^
    error_util.h:66:9: note: in definition of macro ‘checkCUDNN’
         if (status != CUDNN_STATUS_SUCCESS) {                              \
             ^
    mnistCUDNN.cpp:541:53: error: there are no arguments to ‘cudnnGetConvolutionForwardAlgorithm’ that depend on a template parameter, so a declaration of ‘cudnnGetConvolutionForwardAlgorithm’ must be available [-fpermissive]
                                                         ) );
                                                         ^
    error_util.h:67:65: note: in definition of macro ‘checkCUDNN’
           _error << "CUDNN failure\nError: " << cudnnGetErrorString(status); \
                                                                     ^
    mnistCUDNN.cpp: In instantiation of ‘void network_t<value_type>::convoluteForward(const Layer_t<value_type>&, int&, int&, int&, int&, value_type*, value_type**) [with value_type = float]’:
    mnistCUDNN.cpp:739:25:   required from ‘int network_t<value_type>::classify_example(const char*, const Layer_t<value_type>&, const Layer_t<value_type>&, const Layer_t<value_type>&, const Layer_t<value_type>&) [with value_type = float]’
    mnistCUDNN.cpp:831:75:   required from here
    mnistCUDNN.cpp:533:60: error: ‘cudnnGetConvolutionForwardAlgorithm’ was not declared in this scope
                 checkCUDNN( cudnnGetConvolutionForwardAlgorithm(cudnnHandle,
                                                                ^
    error_util.h:66:9: note: in definition of macro ‘checkCUDNN’
         if (status != CUDNN_STATUS_SUCCESS) {                              \
             ^
    mnistCUDNN.cpp:533:60: error: ‘cudnnGetConvolutionForwardAlgorithm’ was not declared in this scope, and no declarations were found by argument-dependent lookup at the point of instantiation [-fpermissive]
                 checkCUDNN( cudnnGetConvolutionForwardAlgorithm(cudnnHandle,
                                                                ^
    error_util.h:67:65: note: in definition of macro ‘checkCUDNN’
           _error << "CUDNN failure\nError: " << cudnnGetErrorString(status); \
                                                                     ^
    mnistCUDNN.cpp:533:60: note: ‘cudnnGetConvolutionForwardAlgorithm’ declared here, later in the translation unit
                 checkCUDNN( cudnnGetConvolutionForwardAlgorithm(cudnnHandle,
                                                                ^
    error_util.h:66:9: note: in definition of macro ‘checkCUDNN’
         if (status != CUDNN_STATUS_SUCCESS) {                              \
             ^
    mnistCUDNN.cpp: In instantiation of ‘void network_t<value_type>::convoluteForward(const Layer_t<value_type>&, int&, int&, int&, int&, value_type*, value_type**) [with value_type = __half]’:
    mnistCUDNN.cpp:739:25:   required from ‘int network_t<value_type>::classify_example(const char*, const Layer_t<value_type>&, const Layer_t<value_type>&, const Layer_t<value_type>&, const Layer_t<value_type>&) [with value_type = __half]’
    mnistCUDNN.cpp:898:83:   required from here
    mnistCUDNN.cpp:533:60: error: ‘cudnnGetConvolutionForwardAlgorithm’ was not declared in this scope
                 checkCUDNN( cudnnGetConvolutionForwardAlgorithm(cudnnHandle,
                                                                ^
    error_util.h:66:9: note: in definition of macro ‘checkCUDNN’
         if (status != CUDNN_STATUS_SUCCESS) {                              \
             ^
    mnistCUDNN.cpp:533:60: error: ‘cudnnGetConvolutionForwardAlgorithm’ was not declared in this scope, and no declarations were found by argument-dependent lookup at the point of instantiation [-fpermissive]
                 checkCUDNN( cudnnGetConvolutionForwardAlgorithm(cudnnHandle,
                                                                ^
    error_util.h:67:65: note: in definition of macro ‘checkCUDNN’
           _error << "CUDNN failure\nError: " << cudnnGetErrorString(status); \
                                                                     ^
    mnistCUDNN.cpp:533:60: note: ‘cudnnGetConvolutionForwardAlgorithm’ declared here, later in the translation unit
                 checkCUDNN( cudnnGetConvolutionForwardAlgorithm(cudnnHandle,
                                                                ^
    error_util.h:66:9: note: in definition of macro ‘checkCUDNN’
         if (status != CUDNN_STATUS_SUCCESS) {                              \
             ^
    Makefile:235: recipe for target 'mnistCUDNN.o' failed
    make: *** [mnistCUDNN.o] Error 1
    
    Linking agains cublasLt = true
    CUDA VERSION: 11000
    TARGET ARCH: x86_64
    HOST_ARCH: x86_64
    TARGET OS: linux
    SMS: 30 35 50 53 60 61 62 70 72 75
    /usr/local/cuda/bin/nvcc -ccbin g++ -I/usr/local/cuda/include -I/usr/local/cuda/include -IFreeImage/include  -m64    -gencode arch=compute_30,code=sm_30 -gencode arch=compute_35,code=sm_35 -gencode arch=compute_50,code=sm_50 -gencode arch=compute_53,code=sm_53 -gencode arch=compute_60,code=sm_60 -gencode arch=compute_61,code=sm_61 -gencode arch=compute_62,code=sm_62 -gencode arch=compute_70,code=sm_70 -gencode arch=compute_72,code=sm_72 -gencode arch=compute_75,code=sm_75 -gencode arch=compute_75,code=compute_75 -o fp16_dev.o -c fp16_dev.cu
    nvcc fatal   : Unsupported gpu architecture 'compute_30'
    Makefile:238: recipe for target 'fp16_dev.o' failed
    make: *** [fp16_dev.o] Error 1
    
    解决办法:
    修改Makefile文件
    sudo gedit /home/yichao/MyDocuments/cudnn_samples_v7/mnistCUDNN/Makefile
    
    $(foreach sm,$(SMS),$(eval GENCODE_FLAGS += -gencode arch=compute_$(sm),code=sm_$(sm)))
    修改为
    GENCODE_FLAGS += -gencode arch=compute_35,code=sm_35 -gencode arch=compute_50,code=sm_50 -gencode arch=compute_53,code=sm_53 -gencode arch=compute_60,code=sm_60 -gencode arch=compute_61,code=sm_61 -gencode arch=compute_62,code=sm_62 -gencode arch=compute_70,code=sm_70 -gencode arch=compute_72,code=sm_72 -gencode arch=compute_75,code=sm_75 -gencode arch=compute_75,code=compute_75
    
    参考资料
    [](https://stackoverflow.com/questions/64774548/unsupported-gpu-architecture-compute-30-on-a-cuda-5-capable-gpu)
    
    [NVIDIA CUDA Toolkit 10.2.89](https://docs.nvidia.com/cuda/archive/10.2/pdf/CUDA_Toolkit_Release_Notes.pdf)
    错误原因:
    CUDA 11.x no longer supports compute capability 3.0
    CUDA11.x不再支持compute_30
    
    解决办法:
    cd /usr/local/cuda-11.0/nvvm/libnvvm-samples/cuda-c-linking/CMakeLists.txt
    Makefile.config
    
    #>> nvcc -m64 -gencode=compute_20,code=sm_20 ... -dc math-funcs.cu -o math-funcs64.o
    add_custom_command(OUTPUT "${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/math-funcs64.o"
                       COMMAND ${NVCC} -m64 -gencode arch=compute_20,code=sm_20 -gencode arch=compute_30,code=sm_30 -gencode arch=compute_35,code=sm_35 -gencode arch=compute_50,code=sm_50 -dc "${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/math-funcs.cu" -o "${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/math-funcs64.o"
                       DEPENDS "${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/math-funcs.cu"
                       COMMENT "Building math-funcs64.o")
                       
    改为
    #>> nvcc -m64 -gencode=compute_20,code=sm_20 ... -dc math-funcs.cu -o math-funcs64.o
    add_custom_command(OUTPUT "${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/math-funcs64.o"
                       COMMAND ${NVCC} -m64 -gencode arch=compute_35,code=sm_35 -gencode arch=compute_50,code=sm_50 -dc "${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/math-funcs.cu" -o "${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/math-funcs64.o"
                       DEPENDS "${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/math-funcs.cu"
                       COMMENT "Building math-funcs64.o")
    删除
    -gencode=arch=compute_20,code=sm_20
    -gencode=arch=compute_30,code=sm_30
    
    • 测试cuDNN错误
    Makefile:163: ../samples_common.mk: 没有那个文件或目录
    CUDA VERSION: 
    TARGET ARCH: x86_64
    HOST_ARCH: x86_64
    TARGET OS: linux
    SMS: 
    >>> WARNING - no SM architectures have been specified - waiving sample <<<
    make: *** No rule to make target '../samples_common.mk'。 停止。
    
    展开全文
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  • Ubuntu 16.04 安装显卡驱动(详细!)

    千次阅读 2021-10-24 17:53:29
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空空如也

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ubuntu安装显卡驱动