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下载:
根据显卡类型以及操作系统,选定CUDA版本和语言设置,下载对应的显卡驱动。 驱动下载地址
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安装
$ sudo ./NVIDIA-Linux-xxxxxx.run –no-opengl-files –no-x-check
注:
1)选用下载的驱动名替代上述驱动名称; 2)–no-opengl-files:表示只安装驱动文件,不安装OpenGL文件。这个参数不可省略,否则会导致登陆界面死循环;
3)–no-x-check:表示安装驱动时不检查X服务,建议使用。
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验证
$ nvidia-smi
出现此图表示安装成功。
2.安装CUDA
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下载:
选定CUDA版本,根据操作系统及相应的版本配置安装CUDA。官网附带具体安装说明。 CUDA下载地址
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安装
$ sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run
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CUDA Sample测试:
#编译并测试设备 deviceQuery: $ cd /usr/local/cud 大专栏 Ubuntu上搭建GPU服务器a-8.0/samples/1_Utilities/deviceQuery $ sudo make $ ./deviceQuery #编译并测试带宽 bandwidthTest: $ cd ../bandwidthTest $ sudo 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。
3.安装cuDNN
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下载:
根据CUDA版本,选择相应的cuDNN下载并安装(需要NVIDIA账号登陆)。
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安装:
cuDNN安装包为Tar文件:
$ tar -xzvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz $ 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*
cuDNN安装包为Debian文件:
安装运行库: $ sudo dpkg -i libcudnn7_7.0.3.11-1+cuda9.0_amd64.deb` 安装开发者库:` $ sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.0.3.11-1+cuda9.0_amd64.deb` 安装样例以及用户指南: $ sudo dpkg -i libcudnn7-doc_7.0.3.11-1+cuda9.0_amd64.deb
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cuDNN样例测试:
将cuDNN样例拷贝到一个可操作目录下: $ cp -r /usr/src/cudnn_samples_v7/ $HOME 进入该目录: $ cd $HOME/cudnn_samples_v7/mnistCUDNN 编译mnistCUDNN样例: $ make clean && make 运行mnistCUDNN样例: $ ./mnistCUDNN 若出现以下情况,则说明cuDNN已经安装完成。 Test passed!