Ubuntu上搭建GPU服务器

  • 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。 在这里插入图片描述 驱动下载地址

  • 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。

  • 验证

    $ nvidia-smi

    在这里插入图片描述

    出现此图表示安装成功。

2.安装CUDA

  • 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。 在这里插入图片描述 CUDA下载地址

  • 安装

    $ sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run

  • 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

  • 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)。

    在这里插入图片描述

    cuDNN下载地址

  • 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
    

    安装文档地址

  • 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!
    

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转载自www.cnblogs.com/lijianming180/p/12361287.html