ubuntu16.04下安装cuda8.0

环境：ubuntu16.04，GTX1080

本文综合参考众多同学的安装配置文章，是个人的安装过程记录，仅供参考，不足之处欢迎讨论。

1.环境检查

• 检查自己的GPU是否是CUDA-capable.     $ lspci | grep -i nvidia
• 检查自己的系统中是否装了gcc.     $ gcc -v  
• 禁用nouveau

   ubuntu自带的nouveau驱动会影响cuda安装，不当操作会导致黑屏和登陆循环
        $ lsmod | grep nouveau  
   如果有输出则代表nouveau正在加载。

   Ubuntu的nouveau禁用方法：
        $ cd /etc/modprobe.d   
        $ sudo touch blacklist-nouveau.conf  
        $ sudo gedit blacklist-nouveau.conf  

        在文件中输入以下内容并保存
        blacklist nouveau  
        options nouveau modeset=0  

        重启
          $ lsmod | grep nouveau   
       没有输出即为禁用成功

2.安装

• $ sudo apt update
• 安装NVIDIA显卡驱动

        利用“软件和更新”来安装，依次选择 系统设置->软件和更新->附加驱动->选择最新的驱动->应用更改
        查看显卡驱动版本可以通过以下命令确认驱动是否正确安装s
           $cat /proc/driver/nvidia/version

• 安装cuda

      $ sudo sh  cuda_8.0.44_linux.run(一定验证！$  MD5  md5sum cuda_8.0.44_linux.run
            6dca912f9b7e2b7569b0074a41713640  cuda_8.0.44_linux.run)

      此处有大量的条款，一路空格到最后 输入accept，依次输入y回车，之后n(因为之前安装过显卡驱动，此处选择不安装，若安装且为独显请不要安装openGL,重启后会停留在启动界面)，还有两个地方确认安装路径，直接回车即可，完成安装，默认安装路径是/usr/local)

• 安装cudnn

       下载cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
       $ tar zxvf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
       $ sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/ 
       $ cd /cuda/lib64 
       $ sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/ 

      继续更新文件链接
      $  cd /usr/local/cuda/lib64/ 
      $  sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.5 
      $  sudo ln -s libcudnn.so.5.1.10 libcudnn.so.5 
      $  sudo ln -s libcudnn.so.5 libcudnn.so 

• 设置环境变量

        $ sudo gedit ~/.bashrc
            export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH   
            export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH 
        然后按esc，输入:wq保存退出
       $  source .bashrc

       $  sudo gedit /etc/profile 
       在末尾加入 
            export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH 
            export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

      $  sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf 
      加入  /usr/local/cuda/lib64 

      $  sudo idconfig   重启

• 测试

        nvidia-smi
        nvcc -V

       编译并运行例子
         $  cd Samples安装目录
         make -j4
       编译完成后，可以在Samples里面找到bin/x86_64/linux/release/目录，并切换到该目录
          $  ./deviceQuery (Pass表示通过测试)
          $  ./bandwidthTest (显示结果为Pass)

      查看cuda 版本
          $  cat /usr/local/cuda/version.txt
      查看cudnn 版本
         $  cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2