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由于之前已经在Ubuntu 14.04 x64上面安装cuda7.0+caffe， 并且已经配置好，caffe也已经跑通。
但是最近需要使用Torch，而Torch对cuda的要求是8.0，因此决定对cuda的版本进行升级，以满足Torch平台的需求。
而最新版的caffe也已经支持cuda8.0。
话不多说，开始安装cuda8.0。
显卡：GeForce GTX TITAN X 系统：Ubuntu 14.04（x_64） CUDA：cuda_8.0.61_375.26_linux.run cuDNN：cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
1. GeForce GTX TITAN X显卡必须用CUDA 8.0版本。CUDA从此处下载。切记，千万不要下载 deb 包，否则后方无数坑在等着你。
在安装
GTX1080显卡必须用cuDNN-8.0-V5.1版本，不然用 caffe 跑模型，用 CPU或GPU显卡跑精度正常，一旦开启cuDNN模式，精度（acc）立刻下降到 0.1 左右，loss 非常大。cuDNN在此处下载。下载需注册。最好注册一个账号，选择对应的版本，不要用网上其他教程给的现成的包，出问题的概率非常大。
注：此时安装过程中提示是否要安装NVIDIA驱动时选择no。其他选择yes或默认即可。
Do you accept the previously read EULA? accept/decline/quit: accept Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 375.26? (y)es/(n)o/(q)uit: n Install the CUDA 8.0 Toolkit? (y)es/(n)o/(q)uit: y Enter Toolkit Location [ default is /usr/local/cuda-8.0 ]: Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda? (y)es/(n)o/(q)uit: y Install the CUDA 8.0 Samples? (y)es/(n)o/(q)uit: y Enter CUDA Samples Location [ default is /home/zhou ]: Installing the CUDA Toolkit in /usr/local/cuda-8.0 …
完成后可以看到以下提示信息：
Driver: Not Selected Toolkit: Installed in /usr/local/cuda-8.0 Samples: Installed in /home/startag, but missing recommended libraries
如果在安装过程中安装了cuda8.0的显卡驱动，这时候在重启过程中，会与原先安装的Nvidia显卡驱动冲突，开机时会一直有一个图标闪动。
这时候ctrl + Alt +F1～7 均没有反应，这是因为两个版本的显卡驱动不符，冲突导致。
解决方案为:
重启（reboot）-> Esc 键 -> Ubuntu Recovery 模式
在等待一段时间之后，会进入一个选择界面，选择 root 模式，进入命令行模式之后，使用下面命令卸载Nvidia显卡驱动：
sudo apt-get purge nvidia-*
把nvidia全卸了，再reboot就能进去了。
如果在使用上面命令过程中出现apt-get不能使用的情况，那么需要使用fix 模式来对broken package进行修复，待修复完成之后再进入root 模式下卸载Nvidia显卡驱动。
解决方案见：Ubuntu GNOME 16.04，安装NVIDIA驱动后无法开机，怎么解决？
重启之后即可正常运行 cuda 程序。
Cuda 8.0 以及 Sample 安装检查：
在安装完成之后，需要检查cuda程序是否安装成功：
进入/usr/local/cuda/samples, 执行下列命令来build samples
sudo make all -j8
全部编译完成后， 进入 ./bin/x86_64/linux/release, 运行deviceQuery
./deviceQuery
如果出现下面信息，
CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking) cudaGetDeviceCount returned 30 -> unknown error Result = FAIL
则需要使用chmod 777 -R deviceQuery 方法来给deviceQuery文件sudo 权限，解决方案见：CUDA deviceQuery returned 30 error After upgrade to nvidia 334.21-1
出现下面信息，则说明cuda 以及 cuda sample安装成功：
CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)
Detected 1 CUDA Capable device(s)
Device 0: "GeForce GTX TITAN X"
CUDA Driver Version / Runtime Version 8.0 / 8.0
CUDA Capability Major/Minor version number: 5.2
Total amount of global memory: 12199 MBytes (12791185408 bytes)
(24) Multiprocessors, (128) CUDA Cores/MP: 3072 CUDA Cores
GPU Max Clock rate: 1076 MHz (1.08 GHz)
Memory Clock rate: 3505 Mhz
Memory Bus Width: 384-bit
L2 Cache Size: 3145728 bytes
Maximum Texture Dimension Size (x,y,z) 1D=(65536), 2D=(65536, 65536), 3D=(4096, 4096, 4096)
Maximum Layered 1D Texture Size, (num) layers 1D=(16384), 2048 layers
Maximum Layered 2D Texture Size, (num) layers 2D=(16384, 16384), 2048 layers
Total amount of constant memory: 65536 bytes
Total amount of shared memory per block: 49152 bytes
Total number of registers available per block: 65536
Warp size: 32
Maximum number of threads per multiprocessor: 2048
Maximum number of threads per block: 1024
Max dimension size of a thread block (x,y,z): (1024, 1024, 64)
Max dimension size of a grid size (x,y,z): (2147483647, 65535, 65535)
Maximum memory pitch: 2147483647 bytes
Texture alignment: 512 bytes
Concurrent copy and kernel execution: Yes with 2 copy engine(s)
Run time limit on kernels: Yes
Integrated GPU sharing Host Memory: No
Support host page-locked memory mapping: Yes
Alignment requirement for Surfaces: Yes
Device has ECC support: Disabled
Device supports Unified Addressing (UVA): Yes
Device PCI Domain ID / Bus ID / location ID: 0 / 1 / 0
Compute Mode:
< Default (multiple host threads can use ::cudaSetDevice() with device simultaneously) >
deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 8.0, CUDA Runtime Version = 8.0, NumDevs = 1, Device0 = GeForce GTX TITAN X
Result = PASS
也可以使用下面命令测试是否安装成功：
nvidia-smi
输出信息：
Thu May 25 20:33:01 2017
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 375.26 Driver Version: 375.26 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 GeForce GTX TIT... Off | 0000:01:00.0 On | N/A |
| 22% 40C P8 17W / 250W | 500MiB / 12198MiB | 0% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: GPU Memory |
| GPU PID Type Process name Usage |
|=============================================================================|
| 0 1275 G /usr/lib/xorg/Xorg 267MiB |
| 0 2416 G compiz 106MiB |
| 0 2978 G ...el-token=EFAC54A3CB4FC0DBAF418394276E4C3B 124MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+
标签：clock 选择 cap logs 系统 ret geforce miss too
原文地址：http://www.cnblogs.com/empty16/p/6906121.html
