Ubuntu16.04安裝CUDA-10.1及cuDNN-v7.6

一、CUDA-10.1安裝：

說明：NVIDIA驅動版本需要與CUDA版本對應，具體參考下圖。

1. 下載下傳cuda安裝包：

• cuda官網下載下傳：

  https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-update2?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1604&target_type=runfilelocal

• 根據系統資訊選擇對應的版本，下面采用runfile方式安裝：

  

2. 下載下傳完後，用MD5檢驗：

• 建議将下載下傳的cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run放在home目錄下。
• 用MD5檢驗，輸入以下指令，出現類似以下資訊即可。如果序号不和，得重新下載下傳：

md5sum cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run
           

3. 安裝前，首先要禁用 nouveau驅動：

（因安裝NVIDIA驅動時已經禁用），在終端運作：

lsmod | grep nouveau
           

• 若無内容輸出，則表示禁用成功。
• 如果有輸出則代表nouveau正在加載，需要手動禁掉nouveau，可參考上篇部落格安裝NVIDIA驅動時的操作。

4. 按 Ctrl+Alt+F1 至 Ctrl+Alt+F6（其中任意一個）進入指令行界面：

登入賬戶

5. 關閉圖形化界面：

sudo service lightdm stop
           

6. 進行安裝：

sudo sh cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run --no-opengl-libs
           

！！！重點：要麼在此處加上 --no-opengl-libs 選項，要麼在後面通過互動式界面進行手動選擇。建議在這裡加上！！！

• 執行指令後，稍等一會兒，會出現互動界面，輸入 accept；
• 然後出現選擇頁面進行手動設定（如是否安裝NVIDIA驅動及驅動設定），因上篇部落格已安裝過最新的NVIDIA驅動，是以這裡不再安裝NVIDIA驅動，即Driver項不勾選，類似下圖！

  

• 若前面沒有加 --no-opengl-libs 選項，則此處要在options裡手動勾選do not install OpenGL項，即不安裝OpenGL！最後選擇 install .

  ！！！注意：若不小心安裝了 OpenGL，則後面會遇到循環登陸的問題，原因就是 NVIDIA 顯示卡的 OpenGL 庫覆寫了目前 Intel 顯示卡的庫。解決辦法是再登入到文本指令行模式，用以下指令先解除安裝 CUDA 和 NVIDIA 驅動，再按正确的步驟重新安裝 NVIDIA 驅動和 CUDA：

sudo /usr/local/cuda-10.1/bin/cuda-uninstaller 
sudo /usr/bin/nvidia-uninstall
           

（NVIDIA 驅動安裝可參考上一篇部落格）

7. 安裝完成後，重新開機電腦，檢查Device Node Verification：

輸入以下指令：

ls /dev/nvidia*
           

可能出現a、b兩種結果，請對号入座。

a. 若結果顯示：

/dev/nvidia0      /dev/nvidiactl      /dev/nvidia-uvm
           

或顯示出類似的資訊，應該有三個（包含一個類似/dev/nvidia-nvm的），則表示安裝成功。

b. 也可能會是這樣：

ls: cannot access/dev/nvidia*: No such file or directory
           

或是這樣的，隻出現：

/dev/nvidia0     /dev/nvidiactl
           

即a中的一個或兩個，但沒有/dev/nvidia-num，表示檔案顯示不全，則進行如下操作：

sudo vim /etc/rc.local
           

• 如果你是第一次打開這個檔案，它應該是空的(除了一行又一行的#注釋項外)。檔案的第一行是：

#!/bin/sh -e
           

把-e去掉（這步很重要，否則它不會加載這文本的内容）。

• 然後把下列内容複制到exit 0之前，儲存退出。

/sbin/modprobe nvidia
if [ "$?" -eq 0 ]; then
#Count the number of NVIDIA controllers found.
NVDEVS=`lspci | grep -i NVIDIA`
N3D=`echo "$NVDEVS" | grep "3D controller" | wc -l`
NVGA=`echo "$NVDEVS" | grep "VGA compatible controller" | wc -l`

N=`expr $N3D + $NVGA - 1`
for i in `seq 0 $N`; do
mknod -m 666 /dev/nvidia$i c 195 $i
done

mknod -m 666 /dev/nvidiactl c 195 255

else
exit 1
fi

/sbin/modprobe nvidia-uvm

if [ "$?" -eq 0 ]; then
#Find out the major device number used by the nvidia-uvm driver
D=`grep nvidia-uvm /proc/devices | awk '{print $1}'`

mknod -m 666 /dev/nvidia-uvm c $D 0
else
exit 1
fi
           

8. 重新開機，再次輸入以下指令：

ls /dev/nvidia*
           

若顯示以下三個檔案，則說明安裝成功；若沒有，檢查寫入的内容是否正确，并重新開機後再次檢視：

/dev/nvidia0       /dev/nvidiactl       /dev/nvidia-uvm
           

9. 設定環境變量，寫入 /etc/profile 檔案：

在終端中輸入：

sudo gedit /etc/profile
           

在打開的檔案末尾，添加以下兩行（64位系統為lib64，32位系統為lib）：

export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
           

儲存檔案，并重新開機。因為source /etc/profile是臨時生效，重新開機電腦才是永久生效。

10. 重新開機電腦後，檢查上述的環境變量是否設定成功：

• 驗證驅動版本，輸入：

cat /proc/driver/nvidia/version 
           

結果顯示：

• 驗證CUDA Toolkit，輸入：

nvcc -V
           

結果顯示：

11. 嘗試編譯cuda提供的例子:

打開終端，輸入：

cd /home/xxx/NVIDIA_CUDA-10.1_Samples
make
           

系統就會自動進入到編譯過程，整個過程大概需要十幾到二十分鐘，請耐心等待。（第一次運作時可能會報錯，提示的錯誤資訊可能會是系統中沒有gcc，解決辦法就是通過指令重新安裝gcc就行，在終端輸入：$ sudo apt-get install gcc 安裝完gcc後， 再make就正常了。）

如果編譯成功，最後會顯示Finished building CUDA samples，如下圖所示：

運作編譯生成的二進制檔案。編譯後的二進制檔案預設存放在NVIDIA_CUDA-10.1_Samples/bin中，接着在終端中輸入：

cd /home/xxx/NVIDIA_CUDA-10.1_Samples/bin/x86_64/linux/release       #其中xxx是你自己的使用者名
./deviceQuery  
           

結果如下圖所示，看到 Result = PASS 代表 CUDA 安裝且配置成功，若失敗 Result = FAIL：

最後再檢查一下系統和 CUDA-Capable device 的連接配接情況。在終端輸入：

./bandwidthTest 
           

顯示如下圖檔，則代表成功：

二、cuDNN-v7.6安裝：

若之前安裝過，需先删除舊版本的cuDNN：

sudo rm -rf /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo rm -rf /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
           

1. 從Nvidia官網下載下傳對應版本的安裝檔案：

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

這裡選擇 Installing From A Tar File 的方式進行安裝，是以點選 cuDNN Library for Linux 進行下載下傳。

2. 解壓下載下傳的檔案:

可以看到cuda檔案夾：

tar -xvf cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.3.30.tgz
           

3. 複制以下檔案到 CUDA Toolkit 目錄，并改變檔案的權限：

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
           

4. 檢視cudnn版本:

在終端輸入：

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
           

出現如下圖所示的版本資訊，說明安裝成功：

大功告成啦！