最近在训练深度学习模型的时候突然发现GPU不能用了，查找了问题之后发现是Nvidia显卡驱动过期了，并且CUDA toolkit也太老了，需要进行更新，因此我花了一些精力更新一下，把遇到的问题和更新流程记录一下。首先，在Ubuntu 16下如果要更新Nvidia驱动和CUDA，先要关闭Nouveau
cd /etc/modprobe.d
vim blacklist.conf
## 添加以下内容
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
# 更新
sudo update-initramfs -u
## 重新启动
reboot
然后在nvidia官网下载CUDA toolkit。
CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer
CUDA toolkit列表
我下载了11.2.0，下载下来的是run，是一种可执行包，直接su root，然后执行sudo sh 可执行CUDA包，即可。
安装完CUDA后还要配置环境变量：
装完后会自动提示
Please make sure that
PATH includes /usr/local/cuda-11.2/bin
LD_LIBRARY_PATH includes /usr/local/cuda-11.2/lib64, or, add /usr/local/cuda-11.2/lib64 to /etc/ld.so.conf and run ldconfig as root
vim ~/.bashrc
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-11.2/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.2/lib64:/usr/lib/x86_64-linux-gnu
配置好了以后更新一下环境变量
source ~/.bashrc
最后，输入nvcc -V看到版本已经更新就代表CUDA安装成功了。
(base) gpu@gpu:/home/storage/zj/deeplearning/code2022$ nvcc -V
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2020 NVIDIA Corporation
Built on Mon_Nov_30_19:08:53_PST_2020
Cuda compilation tools, release 11.2, V11.2.67
Build cuda_11.2.r11.2/compiler.29373293_0
接下来更新nvidia驱动
访问：Official Drivers | NVIDIA
来寻找合适的驱动，输入自己的显卡型号，查找适合的驱动
这里下载下来的也是run包，可以直接执行，但是在安装过程中可能会报错，如果提示：
只要在安装命令后面加上 --no-x-check即可。
sudo ./NVIDIAxxxx.run --no-x-check
完成后，输入nvidia-smi即可查看安装结果。
这是更新之前：
这是更新之后：
