ubuntu16.04+Titan Xp安装显卡驱动+Cuda9.0+cudnn

硬件环境

• ubuntu 16.04LTS + windows10 双系统
• NVIDIA TiTan XP 显卡（12G）

软件环境

• 搜狗输入法
• 显卡驱动：LINUX X64 (AMD64/EM64T) DISPLAY DRIVER (418.56)  https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?
• CUDA：Cuda9.0  https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive?target_os=Linux
• CUDNN：cuDNN v7.5.0 (Feb 21, 2019), for CUDA 9.0 (cuDNN Library for Linux)  https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
• Anaconda：Anaconda3-5.0.0-Linux-x86_64 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
• Pycharm：https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=linux
• SubLime：http://www.sublimetext.com/3

ubuntu系统安装

制作ubuntu系统盘和安装ubuntu16.04见另一篇博文。

安装后建议关闭息屏，否则息屏后无法唤醒，无法再次打开，需要重启

 

解决办法：安装laptop-mode-tools工具包。

参考网址：https://www.cnblogs.com/wly716/p/10957710.html

 在该链接中我进行了详细介绍

 

安装显卡驱动

 安装显卡驱动有两种方式，第一种用ubuntu自带的软件工具进行安装，第二种用命令行进行安装。

方法1. （安装失败）用软件工具安装显卡驱动

用软件工具安装显卡驱动只能安装系统指定版本的显卡驱动，其版本比较低，有时候无法满足后续CUDA的要求，（比如CUDA9.0要求驱动最低版本为384.77）

方法二. 用命令行安装显卡驱动（官网依据显卡下载英伟达驱动.run文件）

提示：下载好的文件放在英文路径下，否则可能会出现乱码，无法找到

（1）查询显卡驱动版本：这个步骤可以省略，虽然最好使用查询到的驱动版本，但是查到的驱动版本一般都较低。

sudo apt-cache search nvidia*

可以看到推荐的显卡驱动版本是***。

（2）下载驱动：

可以从下载地址 ：https://www.nvidia.com/Download/driverResults.aspx/147582/en-us

下载指定显卡的最高版本的驱动程序，也可以从下载地址

https://www.geforce.cn/drivers/中查询指定版本显卡的全部版本的驱动程序。

（3）安装：卸载原有驱动

sudo apt-get purge nvidia*

（4）安装：安装依赖

sudo apt-get install build-essential gcc-multilib dkms 

（5）安装：禁用nouveau

新建blanklist-nouveau.conf文件：　　　 

sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf 

在文件里写入：　　　　

blacklist nouveau
blacklist lbm-nouveau
options nouveau modeset=
alias nouveau off
alias lbm-nouveau off

保存并退出，执行：

sudo update-initramfs -u 

重启后检查nouveau是否禁用成功（如果输入命令之后没有输出则禁用成功）：

lsmod | grep nouveau 

（6）安装：获取kernel source（important）

查询uname：

uname -r

会显示x.x.x.x

接下来执行（将x.x.x-x-generic替换为上一步查询到的内容）：

sudo apt-get install linux-source
sudo apt-get install linux-headers-x.x.x-x-generic

（7）安装：禁用X服务

sudo /etc/init.d/lightdm stop

这时候图形界面会被关闭，同时按下Crtl+Alt+F1进入命令行界面，输入用户名和密码进入终端、

（8）安装：安装驱动

给驱动赋予执行权限：

sudo chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-***.run

运行（注意参数）：

sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-***.run --no-opengl-files –no-x-check –no-nouveau-check

参数解释：

–no-opengl-files 只安装驱动文件，不安装OpenGL文件，

–no-x-check 安装驱动时不检查X服务，

–no-nouveau-check 安装驱动时不检查nouveau。

安装过程中的一些选项：

1. >The distribution-provided pre-install script failed!Are you sure you want to continue?
2. >Yes
3. >Would you like to register the kernel module souces with DKMS?This will allow DKMS to automatically build a newmodule,if you install a different kernel later?
4. >No
5. >Nvidia's 32-bit compatibility libraries?
6. >No
7. >Would you like to run the nvidia-xconfigutility to automatically update your x configuration so that the NVIDIA x driver will be used when you restart x? Any pre-existing x confile will be backed up?
8. >Yes

（9）安装：检查安装是否成功

开启图形界面：

sudo /etc/init.d/lightdm start

键入：

nvidia-smi

得到输出：

参考博客：参考1，参考2，参考3

安装CUDA

（1）下载CUDA

目前已经出了CUDA10.0，不过不建议使用CUDA10.0，越新越不稳定，因此我这里选择了CUDA9.0。

CUDA8.0下载地址；CUDA9.0下载地址；CUDA10.0下载地址；CUDA历史发行版本下载地址

（2）安装CUDA

给CUDA赋予执行权限：

sudo chmod +x ./cuda_9..176_384.81_linux.run

安装：

sudo ./cuda_9..176_384.81_linux.run

安装过程中的一些选项：

1. >Do you accept the previously read EULA?
2. >accept/decline/quit: accept
3. >Install NVIDIA AcceleratedGraphicsDriverforLinux-x86_64 375.26?
4. >(y)es/(n)o/(q)uit: n
5. >Install the CUDA 9.0Toolkit?
6. >(y)es/(n)o/(q)uit: y
7. >EnterToolkitLocation
8. >[defaultis/usr/local/cuda-9.0]:
9. >Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?
10. >(y)es/(n)o/(q)uit: y
11. >Install the CUDA 9.0Samples?
12. >(y)es/(n)o/(q)uit: y

添加环境变量：

sudo gedit ~/.bashrc

在最后添加

export PATH="/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-9.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH" 

然后设置环境变量和动态链接库，在命令行输入：

sudo gedit /etc/profile

在打开的文件末尾加入：

export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH

保存之后，创建链接文件：

sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf

在打开的文件中添加如下语句：

/usr/local/cuda-9.0/lib64

保存后执行一个命令后重启电脑

sudo ldconfig 
sudo reboot

检查CUDA是否安装成功：（若最后显示Result = PASS，表明cuda查询显卡信息成功。）

cd /usr/local/cuda-9.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make

./deviceQuery

ps：如果安装过程中出现找不到某库的错误，百度这个错误安装相应的库即可。

参考博客：参考1

安装CUDNN

（1）下载cudnn：

cudnn的下载需要注册登录NVIDIA的账号，我下载的是cuDNN v7.6.0 , for CUDA 9.0 (cuDNN Library for Linux)  下载地址

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

（2）安装：

关闭图形界面

sudo service lightdm stop

使用命令解压文件cudnn的tgz文件，并且复制到cuda路径中

tar -zxvf cudnn-****.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-9.0/include/
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-9.0/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-9.0/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-9.0/lib64/libcudnn*

注意：以上路径/usr/local/cuda-9.0/include/提示找不到时，就cd到/usr/local/目录下,ls查看是叫cuda还是cuda-9.0，依此修改/usr/local/cuda-9.0/include/

cd /usr/local/
ls 

重新启动图形化界面

sudo service lightdm start 

安装完成后可用 nvcc -V 命令验证是否安装成功，若出现版本信息则表示安装成功

安装其他软件

（1）安装Anaconda

清华镜像Anaconda下载地址：下载地址

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

安装：

首先cd到文件目录

sudo chmod +x ./Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh

sudo ./Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh

注意可以更换下载源来加速安装其他库的速度，清华源地址。

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

anaconda创建虚拟环境：

conda create -n env_name python=3.6

激活虚拟环境：

source activate env_name

在虚拟环境中安装库可以不影响主环境，方便使用。

（2）安装Pycharm

下载地址

https://www.w3xue.com/exp/article/20193/%20https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=linux

解压缩后，进入bin目录下用命令 sh pycharm.sh & 即可启动。

（3）安装Sublime

下载地址

http://www.sublimetext.com/3

解压缩后，运行sublime.exe即可运行。

参考博客：参考1

https://www.w3xue.com/exp/article/20193/27461.html

https://www.cnblogs.com/tanwc/p/9375161.html