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  • Linux安装CUDA的正确姿势

    万次阅读 多人点赞 2018-08-20 23:12:39
    Linux安装CUDA的正确姿势 CUDA(Compute Unified Device Architecture,统一计算架构)是由NVIDIA所推出的一种集成技术,是该公司对于GPGPU的正式名称。 透过这个技术,用户可利用NVIDIA的GeForce 8以后的GPU和较...

    Linux安装CUDA的正确姿势

    CUDA(Compute Unified Device Architecture,统一计算架构)是由NVIDIA所推出的一种集成技术,是该公司对于GPGPU的正式名称。

    透过这个技术,用户可利用NVIDIAGeForce 8以后的GPU和较新的Quadro GPU进行计算。

    查看显卡是否支持CUDA

    输入下面命令查看电脑的NVIDIA型号:

    vincent@dell-Inspiron-7559 Dir:~
    ·····$lspci | grep -i nvidia
    02:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation GM107M [GeForce GTX 960M] (rev a2)
    

    我的显卡型号为: GeForce GTX 960M

    然后到官网查看是否支持CUDA网址地址

    查看CUDA版本与NVIDIA驱动的关系

    在这里插入图片描述
    也可以到官网查看,点击查看链接

    下载CUDA文件

    下载最新的CUDA软件安装包, CUDA Toolkit 9.2 Download

    这里写图片描述

    我们选择runfile文件进行安装。然后放到一个目录下,要记住,后面我们会要执行它。

    确认安装环境

    1. NVIDIA显卡已经正常安装

    2. nouveau已经禁用

    可以使用下面命令查看,如果没有输出代表成功:

    lsmod | grep nouveau
    

    如果正确安装了NVIDIA的驱动就会禁止掉了。

    3. 验证系统是否安装了gcc

    终端输入下面命令查看是否安装:

    vincent@dell-Inspiron-7559 Dir:~
    ·····$gcc --version
    gcc (Ubuntu 7.3.0-16ubuntu3) 7.3.0
    Copyright (C) 2017 Free Software Foundation, Inc.
    This is free software; see the source for copying conditions.  There is NO
    warranty; not even for MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. 
    

    安装CUDA

    1. 进入tty界面

    alt + ctrl + F1进入tty命令行界面,登录用户和密码

    2. 关闭图形界面

    tty中输入下面命令关闭图形界面:

    sudo service lightdm stop
    

    或者

    sudo telinit 3
    

    3. 运行cuda文件

    首先给cuda可执行权限:

    sudo chmod a+x cuda_9.2_linux.run
    

    运行cuda文件:

    sudo ./cuda_9.2_linux.run --no-opengl-libs
    

    cuda主要有以下参数:

    • --no-opengl-libs:表示只安装驱动文件,不安装OpenGL文件。必需参数,原因同上。注意:不是-no-opengl-files
    • --uninstall (deprecated):用于卸载CUDA Driver(已废弃)。
    • --toolkit:表示只安装CUDA Toolkit,不安装DriverSamples
    • --help:查看更多高级选项。

    4. 安装过程的选项选择

    (1). 会先有个阅读声明,一直按D即可,然后accept
    (2). 选项install nvidia accelerated Graphics Driver,输入n,因为我们已经安装了nvidia的驱动。
    (3). 选项install the OpenGL libraries,如果双显卡(集显+独显)选择n,如果只有独显可以选择y,如果双显卡选择y的话,会出现黑屏或者循环登录的问题,如果加了上面的参数就不会出现这个选项了。
    (4). 后面的可以都选择yes,最后一个选项我们可以选择n,也就是不复制Samples,因为安装目录下有samples

    安装过程结束后会有以下信息:

    Driver :Installed
    Toolkit :Installed in /usr/local/cuda-9.2
    Samples :Installed in /home/vincent
    

    代表安装完成,但是不代表成功。这时需要重启。

    5. 验证cuda是否成功安装

    重启进入界面,打开终端输入:

    export PATH="/usr/local/cuda-9.2/bin:$PATH" 
    export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-9.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH" 
    

    这两条命令是将cudabin文件和lib导出到系统环境中。
    如果安装的版本不是一样的,更换路径中的cuda-9.2

    (1). 终端输入:

    nvcc -V
    

    如果有CUDA的版本信息代表正常。

    (2). 编译samples例子

    #编译并测试设备 deviceQuery:
    cd /usr/local/cuda-9.2/samples/1_Utilities/deviceQuery
    sudo make
    ./deviceQuery
    
    #编译并测试带宽 bandwidthTest:
    cd ../bandwidthTest
    sudo make
    ./bandwidthTest
    

    如果这两个测试的最后结果都是Result = PASS,说明CUDA安装成功啦。

    备注:
    如果安装失败,有可能是缺少依赖,终端执行:

    sudo apt-get install freeglut3-dev \
    build-essential \
    libx11-dev \
    libxmu-dev \
    libxi-dev \
    libgl1-mesa-glx \
    libglu1-mesa \
    libglu1-mesa-dev
    

    (6). 将cudabinlib写入系统环境

    打开~.bashrc文件在末尾追加两句:

    export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-9.2
    export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
    export PATH=/usr/local/cuda-9.2/bin:$PATH
    

    然后退出重新打开终端即可。

    CUDA卸载

    CUDA默认安装在 /usr/local/cuda-9.2下,用下面的命令卸载::

    sudo /usr/local/cuda-9.2/bin/uninstall_cuda-9.2.pl
    

    NVIDIA驱动卸载:

    sudo /usr/bin/nvidia-uninstall
    

    卸载过程一路都是yes

    其他问题

    1. 如果出现循环登录

    alt + ctrl + F1进入tty,然后切换集显:

    sudo  prime-select intel
    

    卸载cuda文件:

    sudo /usr/local/cuda-9.2/bin/uninstall_cuda_9.2.pl
    

    如果重启之后还是不能进入,那就把nvidia驱动卸载:

    sudo /usr/bin/nvidia-uninstall
    

    也可以在启动时选择Advanced然后以root方式进入系统,卸载nvidia、cuda等软件。

    然后重启,如果重启黑屏,在grub界面进入linux的选择上按e键,找到quiet splash,在后面加nouveau.modeset=0,然后按F10启动。
    然后安装nvidia驱动,再安装CUDA软件。

    2.gcc版本校验失败
    如果安装cuda过程中出现

    Failed to verify gcc version
    

    那么很有可能你的gcc版本太高,例如:cuda 10.1要求gcc版本是7.3.0,但是ubuntu 20.04/linux mint 20默认gcc版本为9.3.0,所以可以增加下面参数安装。

    sudo sh cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run --override
    

    END

    展开全文
  • Linuxcuda 安装教程

    千次阅读 2017-12-30 12:04:07
    http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html#post-installation-actions 2,禁掉 nouveau 开源驱动,通过下面的命令检查是不是成功禁止掉开源驱动,若输入命令后shell没有显示其他...

    1,首先按照NVIDIA document上的规范,完成post-install。

    http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html#post-installation-actions

    2,禁掉 nouveau 开源驱动,通过下面的命令检查是不是成功禁止掉开源驱动,若输入命令后shell没有显示其他内容,就是禁掉了。

    $lsmod | grep nouveau
    

    输入命令:sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

    将下面两行复制进去保存。

    blacklist nouveau
    options nouveau modeset=0 
    

    输入sudo update-initramfs -u, 运行重新生成kernel inintramfs ,这一步有时候可能需要重启。联网后进入下一步。

    3,安装驱动:

    在你的用户登录界面按ctrl+alt+F1进入tty模式,输入你的账户名和密码,依次运行如下语句:
    (安装下面驱动时也需要关闭桌面环境 xserver,不然报错)

    sudo apt-get purge nvidia-* 
    sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa 
    根据nvidia官网给的推荐选择最新的驱动,下载.run或者.deb驱动然后安装(根据自己的显卡找对应的驱动版本,很重要)
    sudo reboot 
    

    4,安装CUDA: cuda官网下载 cuda-toolkit runfile 挪到 Document或者Downloader下面(自己可以找到的位置) 给文件权限。

    $sudo chmod a+x cuda------(文件名)
    

    关掉桌面环境: $sudo service lightdm stop
    (打开桌面环境的命令是:$sudo service lightdm start)

    进入tty模式输入以下命令安装CUDA。

    $cd /Document 
    $sudo ./cuda---- 
    

    选择跳过第一步的驱动安装,然后一直yes,location 选择默认(enter)即可, 安装成功之后添加一下PATH 重启即可 。

    $sudo vim /etc/profile

    在文件末尾添加:

    export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-8.0/bin
    export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64
    export LIBRARY_PATH=$LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64
    

    保存并退出,输入命令$source /etc/profile使其生效。

    5,后续验证步骤 测试cuda是否安装成功:

    $cd /usr/local/cuda/samples

    编译例子:

    $sudo make all -j8

    运行编译可执行结果文件 验证:

    $cd 1_ultilities 
    $cd deviceQuery
    $./deviceQuery
    

    显示 :PASS 安装完成。

    本文转载自:https://github.com/xuexuetong1993/Nvidia-driver-cuda--

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  • 此方法能有效避免系统python版本和pip包覆盖问题,还能成功安装多个版本的cuda 安装工具:Miniconda、PC 1.下载conda(miniconda更简洁,节省内存) 个版本下载地址,自取~ Windows 下载地址 ...

    Windows 安装 conda安装 tf2.0

    因为tf2需要cuda10,本人一直在用cuda9.2的1.x版本tensorflow。

    此方法能有效避免系统python版本和pip包覆盖问题,还能成功安装多个版本的cuda

    安装工具:Miniconda、PC

    1.下载conda(miniconda更简洁,节省内存)

    多个版本下载地址,自取~

    Windows 下载地址

    https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-4.7.10-Windows-x86_64.exe

    Linux 下载地址

    https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-4.7.12-Linux-x86_64.sh

    Mac 下载地址

    https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-4.7.10-MacOSX-x86_64.pkg

    2.安装Miniconda

    在这里插入图片描述

    主要要注意这个地方,其他地方默认设置就好:如果是自带有python,请不要勾选,避免出现python版本覆盖问题;第一个选项可以不选,但后期要自己再设置

    这里路径我选的是D:\Miniconda3

    3.设置conda安装源

    安装源文件位置:

    Windows 源文件路径

     C:\Users\Administrator.condarc
    

    Linux 源文件路径

    ~/.condarc
    
    (1)打开 Anaconda Prompt
    (2)清华源配置

    依次在 Anaconda Prompt 或 Terminator中输入

    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud//pytorch/
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
    conda config --set show_channel_urls yes
    
    (3)本人安装成功配置

    直接复制即可食用哦~

    ssl_verify: true
    channels:
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
    show_channel_urls: true
    

    4.conda指令创建环境

    四步走:创建—激活—安装—测试
    (1)创建新的conda环境

    安装python36虚拟环境,因为是gpu环境取名tf2g

    conda create -n tf2g python=3.6
    
    (2)激活环境
    conda activate tf2g
    
    (3)安装cuda及tensorflow2.0

    若存在旧版本cuda,直接到以下官网链接下载安装不同版本的CUDA和cudnn就OK。安装cpu版直接第二条指令不加gpu

    手动安装CUDA和cudnn

    下载cuda 10

    cuda 10.0下载网址

    https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive

    cudnn下载网址(找到相对应的cuda版本下载,需注册)

    https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

    精简安装即可,复制cudnn 7.6.5的三个文件夹到如下路径
    C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0
    
    本人同时存在的多个CUDA版本

    cuda 9.2 与 cuda10.0共存
    在这里插入图片描述

    这里不用担心CUDA版本冲突,不同虚拟环境对应的tensorflow-gpu会找到对应的CUDA版本使用

    这条指令经尝试会报 CUDA版本不对应的错误,如图

    conda install cudatoolkit=10.0 cudnn
    在这里插入图片描述

    tensorflow2.0安装

    conda install tensorflow-gpu==2.0.0
    
    (4)测试环境

    当前命令行输入python,进入python执行以下指令:

    python
    
    import tensorflow as tf    # tensorflow包导入
    
    tf.__version__      # 查看版本
    
    tf.test.is_gpu_available()  # 检查是否可以GPU加速
    

    在这里插入图片描述

    友情提示:

    精简安装cuda时已自动配置好环境变量,只需要在conda中配置新的虚拟环境并下载安装对应的CUDA版本即可。

    分别显示 2.0.0和True ,如图安装成功!

    展开全文
  • Linux安装CUDA11.0

    千次阅读 2020-09-18 14:39:10
    Linux安装CUDA 11.0.31.打开官网,在select target platform选好对应的选项:2.在linux中打开命令窗口,输入如下命令3. 安装偶过程中会有提示,需要输入accept,去掉Driver选项,继续选择install.安完会有driver未...

    安装参考:https://blog.csdn.net/wanzhen4330/article/details/81699769#%E5%A4%8D%E6%9D%82%E7%9A%84%E6%96%B9%E6%B3%95%E2%80%94%E2%80%94%E5%B8%A6%E9%A9%B1%E5%8A%A8%E7%9A%84%E5%AE%89%E8%A3%85%E6%96%B9%E6%B3%95

    1.打开官网,在select target platform选好对应的选项:

    CUDA安装官网:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1604&target_type=runfilelocal

    在这里插入图片描述

    2.在linux中打开命令窗口,输入如下命令

    在这里插入图片描述

    3. 安装偶过程中会有提示,需要输入accept,去掉Driver选项,继续选择install.安完会有driver未安装提示。

    在这里插入图片描述

    4.打开./bashrc,添加

    export LD_LABRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.0/lib64
    export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-11.0/bin
    export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-11.0

    保存后执行

    source ~/.bashrc

    5. 检查是否安装成功

    nvcc --version

    在这里插入图片描述

    展开全文
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    网址:https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1804&target_type=runfilelocal 其他版本参考官网:这...
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    网页 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1804&target_type=runfilelocal 下载 ...
  • 服务器配置:RTX 2080 8G cuda10.0 这里安装的 版本为 pytorch1.1.0 torchvision0.3.0 ,使用conda 可以进行正确安装安装命令来自 pytorch 官方. 正确可用的安装方法如下:(亲测可用) conda create -n nice...
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