Ubuntu 18.04 LTS 安装GPU驱动、CUDA、cudnn

我的显卡是V100,典型的服务器版本N卡,因为代码版本要求,准备安装CUDA 10.2版本。

安装显卡驱动

  • autoinstall来安装(很好用)

1、首先查看系统推荐的显卡驱动:

ubuntu-drivers devices

2、如果系统还没有ubuntu-drivers工具,使用下面命令安装:

sudo apt-get install ubuntu-drivers

3、如果步骤1执行成功,则开始自动安装显卡驱动操作:

sudo ubuntu-drivers autoinstall

4、重启服务器

sudo reboot

5、输入命令查看是否安装成功:

nvidia-smi

如果显示以下界面,则安装成功。

截屏2021-10-28 19.15.44.png

安装CUDA

1、先下载目标版本的CUDA,先去官网

CUDA 10.2 安装命令如下:


WechatIMG553.jpeg

添加版本图片
添加下载安装命令图片
添加cuda版本和驱动对应图片

2、执行完CUDA安装的操作后要将其添加到.bashrc文件里:

打开~/.bashrc

vim ~/.bashrc

在.bashrc文件组后添加

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

Note:这个版本号你可以进去usr/local下面,然后ls一下看看cuda版本是多少。

3、查看CUDA是否安装成功

nvcc -V

添加cuda成功图片


截屏2021-10-28 19.23.51.png

安装cudnn

  • 如果没有nvidia账号,先注册一个,否则不能下载cudnn;
  • 我使用deb文件安装的cudnn,也可以使用其他格式文件和安装方法;

1、先在下载目标版本cudnn包,先去官网,下载红框内的三个deb文件。

1635420380823.jpg

2、按照nvidia官方教程进行安装:

截屏2021-10-28 19.29.24.png

即下面三个命令(先runtime、再developer、最后doc):

sudo dpkg -i libcudnn8_x.x.x-1+cudax.x_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn8-dev_8.x.x.x-1+cudax.x_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn8-samples_8.x.x.x-1+cudax.x_amd64.deb

上述命令不要直接复制,注意更改成你下载文件的版本号。

3、测试cudnn是否安装成功

1)复制cuDNN samples到home目录下

cp -r /usr/src/cudnn_samples_v7 /$HOME
  1. 进入home目录
$ cd $HOME/cudnn_samples_v7/mnistCUDNN/
  1. 编译mnistCUDNN
$ sudo make clean 
$ sudo make

4)编译过程中,可能报错,缺少包,先安装依赖后再重新编译:

WechatIMG609.png
sudo apt-get install libfreeimage3 libfreeimage-dev

5)运行mnistCUDNN

$ sudo ./mnistCUDNN

运行需要一段时间,如果出现 “Test passed!” 表明cuDNN已安装成功。在运行过程中可以再开一个终端,使用nvidia-smi命令查看显卡是否占用,确定全部环境是否安装成功。

报错处理

安装好cudnn后发现显卡驱动丢了,使用nvidia-smi命令后报错:

Failed to initialize NVML: Driver/library version mismatch

安装gpustat也显示找不到gpu,且cuda,深度学习gpu均不行,试了各种方法,包括检查内核等,最后发现还是文章开头的方法最好用。

1、卸载原来的驱动:

sudo apt-get purge nvidia*

2.查找可用的驱动版本(其实也可以不用做这一步)

ubuntu-drivers devices

添加可用驱动图片

3、开始自动安装显卡驱动操作:

sudo ubuntu-drivers autoinstall

4、重启服务器

sudo reboot

5、输入命令查看是否安装成功:

nvidia-smi

这样操作后就可以了,而且cudnn的样例也运行成功!

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