标签:否则 setting cat reference query 输出 ons exp 支持
lspci | grep -i nvidia
uname -m && cat /etc/*release
#for case1: original driver installed by apt-get:
sudo apt-get remove --purge nvidia*
#for case2: original driver installed by runfile:
sudo chmod +x *.run
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-384.59.run --uninstall
sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf
在文本最后添加:
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
然后执行:
sudo update-initramfs -u
重启之后,可以查看nouveau有没有运行:
lsmod | grep nouveau # 没输出代表禁用生效
sudo service lightdm stop #这会关闭图形界面
按Ctrl-Alt+F1进入命令行界面,输入用户名和密码登录。
驱动网址https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn
#给驱动run文件赋予执行权限:
sudo chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-384.59.run
#后面的参数非常重要,不可省略:
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-384.59.run –no-opengl-files
nvidia-smi #若列出GPU的信息列表,表示驱动安装成功
nvidia-settings #若弹出设置对话框,亦表示驱动安装成功
网址http://developer.nvidia.com/cuda-downloads 选择runfile安装
sudo sh cuda_<version>_linux.run
开始安装之后,需要阅读说明,可以使用Ctrl + C直接阅读完成,或者使用空格键慢慢阅读。下面为安装选项:
(是否同意条款,必须同意才能继续安装)
accept/decline/quit: accept
(这里不要安装驱动,因为已经安装最新的驱动了,否则可能会安装旧版本的显卡驱动,导致重复登录的情况)
Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 410.48?
(y)es/(n)o/(q)uit: n
Install the CUDA 10.0 Toolkit?(是否安装CUDA 10 ,这里必须要安装)
(y)es/(n)o/(q)uit: y
Enter Toolkit Location(安装路径,使用默认,直接回车就行)
[ default is /usr/local/cuda-10.0 ]:
Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?(同意创建软链接)
(y)es/(n)o/(q)uit: y
Install the CUDA 10.0 Samples?(不用安装测试,本身就有了)
(y)es/(n)o/(q)uit: n
Installing the CUDA Toolkit in /usr/local/cuda-10.0 ...(开始安装)
sudo gedit ~/.bashrc
末尾加入
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
更新
source ~/.bashrc
查看cuda版本
nvcc -V
CUDA Sample测试:
#编译并测试设备 deviceQuery:
cd /usr/local/cuda-8.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
make
./deviceQuery
#编译并测试带宽 bandwidthTest:
cd ../bandwidthTest
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。
在命令行中输入
sudo apt-get remove cuda
sudo apt-get autoclean
sudo apt-get remove cuda*
然后在目录切换到usr/local/下
cd /usr/local/
sudo rm -r cuda-9.1
下载对应版本cuDNN https://developer.nvidia.com/cudnn
tar xvzf cudnn-9.2-linux-x64-v7.1
sudo cp -P cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp -P cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
sudo ldconfig
# Ubuntu16.04安装nvidia驱动+CUDA+cuDNN
标签:否则 setting cat reference query 输出 ons exp 支持
原文地址:https://www.cnblogs.com/leton/p/11674806.html