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Ubuntu18.04安裝GPU+CUDA+cuDNN以及其版本選擇

目前,大多情況下,能搜到的基本上都ubuntu 14.04.或者是Ubuntu 16.04的操作系統(tǒng)安裝以及GPU 環(huán)境搭建過程,本文就目前自身實驗室環(huán)境進行分析,總結(jié)一下安裝過程。

1.實驗室硬件配置(就需要而言):

  • GPU: GeForce titan xp  12G 顯存
  • 內(nèi)存: 64G
  • 硬盤 :512 SDD +2T 機械
  • 主板: 微星 x299 SLI PLUS

就配置而言,唯一有遺憾的就是主板,微星主板安裝Ubuntu 各種報小毛病,打電話給微星客服,客服說,這塊主板供應(yīng)商只在Window 10 環(huán)境下進行過測試,但是,Linux 系統(tǒng),不知道行不行得通,讓我自己想辦法解決,-_-|| 。 此處還是建議要采購設(shè)備的主板選擇技嘉或者華碩的,注意看主板是否支持安裝Linux操作系統(tǒng)。

2 .Ubuntu 18.04 系統(tǒng)安裝

首先,建議制作U盤啟動盤進行安裝,安裝時需要設(shè)定主板 grub+legacy方式(重啟進bios,boot項里面的),本人在安裝系統(tǒng)時,嘗試安裝了各種版本的Ubuntu系統(tǒng),包括14.01、14.03、16.01、16.03、16.04,均未成功,所有的問題,都是,系統(tǒng)安裝到一半,直接就報錯,無法安裝,在網(wǎng)上查找了許久,據(jù)說是顯卡的問題導致的,有相關(guān)文檔說,18.04版本可以避免這個問題。于是,嘗試安裝Ubuntu 18.04版本,OK ,進行安裝配置。安裝成功。

大家在安裝好系統(tǒng)后,要記得更新源。

3.安裝GPU(針對Ubuntu 18.04)

進入系統(tǒng)后,系統(tǒng)默認是使用主板上的集成顯卡,那么,我們需要做的事就是安裝上自己的獨立顯卡,也就是titan xp的驅(qū)動。

此處給大家示范其中一個方法(自己的顯卡對應(yīng)自己的信息,以下只是示例):

具備條件:root權(quán)限進行操作

修改root密碼:
$ sudo passwd    輸入兩次新密碼
$ su root      登陸 root賬戶

顯卡驅(qū)動安裝:

step .1:首先,檢測你的NVIDIA圖形卡和推薦的驅(qū)動程序的模型。執(zhí)行命令:

$ ubuntu-drivers devices

輸出結(jié)果為:
== /sys/devices/pci0000:00/0000:00:01.0/0000:01:00.0 ==
modalias : pci:v000010DEd00001180sv00001458sd0000353Cbc03sc00i00
vendor  : NVIDIA Corporation
model    : GK104 [GeForce GTX 680]
driver  : nvidia-304 - distro non-free
driver  : nvidia-340 - distro non-free
driver  : nvidia-384 - distro non-free recommended
driver  : xserver-xorg-video-nouveau - distro free builtin

== cpu-microcode.py ==
driver  : intel-microcode - distro free

從中可以看到,這里有一個設(shè)備是GTX 680 ,對應(yīng)的驅(qū)動是NVIDIA -304,340,384 ,而推薦是安裝384版本的驅(qū)動。

step.2,安裝驅(qū)動

你可以選擇,安裝所有推薦的驅(qū)動,如下命令

$ sudo ubuntu-drivers autoinstall

你也可以選擇,只安裝其中一個驅(qū)動,命令如下

$ sudo apt install nvidia-340

OK 驅(qū)動安裝完成,重新啟動,查看系統(tǒng)配置---》詳細信息---》關(guān)于  ,圖形處理是否對應(yīng)于自己的獨立顯卡。

4.安裝CUDA(針對18.04)

安裝CUDA 這里需要注意;

咱們需要根據(jù)cuDNN 來選擇,如圖,首先,cuda只能支持17.04,16.04的ubuntu 下載安裝,但,實際上,有點類似于word一樣(高版本word能打開低版本的word文件 .)18.04版本的系統(tǒng),能夠安裝16.04版本對應(yīng)的CUDA。

目前cuda 最高版本為9.2,且只支持 16.04,17.04 這兩個系統(tǒng),而且,我們安裝完CUDA 之后還需要安裝cuDNN。

那么cuDNN 的版本又有什么選擇呢,如下

首先,根據(jù)cuDNN 的版本,目前,較為完善的,是cuDNN v7.0.5 ,其適用于 CUDA 9.1 版本,所以,咱們在選擇安裝cuda的時候,選擇 CUDA 9.1。下載地址

按下圖進行選擇

對應(yīng)的有一下四個文件,需要統(tǒng)統(tǒng)下載,第一個是主文件,后3個相當于補丁。

開始安裝:

step .1  GCC 降級

由于CUDA 9.0僅支持GCC 6.0及以下版本,而Ubuntu 18.04預(yù)裝GCC版本為7.3,

故手動進行降級:

sudo apt-get install gcc-4.8
sudo apt-get install g++-4.8

裝完后進入到/usr/bin目錄下

$ls -l gcc*

會顯示以下結(jié)果

lrwxrwxrwx 1 root root 7th May 16 18:16 /usr/bin/gcc -> gcc-7.3

發(fā)現(xiàn)gcc鏈接到gcc-7.0, 需要將它改為鏈接到gcc-4.8,方法如下:

sudo mv gcc gcc.bak #備份
sudo ln -s gcc-4.8 gcc #重新鏈接

同理,對g++也做同樣的修改:

ls -l g++*
lrwxrwxrwx 1 root root 7th May 15:17 g++ -> g++-7.3

需要將g++鏈接改為g++-4.8:

sudo mv g++ g++.bak
sudo ln -s g++-4.8 g++

再查看gcc和g++版本號:

gcc -v g++ -v

均顯示gcc version 4.8 ,說明gcc 4.8安裝成功。

step. 2 安裝cuda ,及其補丁

輸入命令安裝Base Installer:
sudo sh cuda_9.1.85_387.26_linux.run

需要注意的是,之前已經(jīng)安裝過顯卡驅(qū)動程序,故在提問是否安裝顯卡驅(qū)動時選擇no,其他 選擇默認路徑或者yes即可。

然后,繼續(xù)執(zhí)行以下操作安裝3個 patch :

sudo sh cuda_9.1.85.1_linux.run
sudo sh cuda_9.1.85.2_linux.run
sudo sh cuda_9.1.85.3_linux.run

安裝完畢之后,將以下兩條加入.bashrc文件中.

sudo vim ~/.bashrc

export PATH=/usr/local/cuda-9.1/bin${PATH:+:$PATH}}      #注意,根據(jù)自己的版本,修改cuda-9.2/9.0...
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} #注意,根據(jù)自己的版本,修改cuda-9.2/9.0...

OK ,那么,到這一步,cuda 就安裝完成了

5.安裝cuDNN(針對18.04)

cuDNN 的安裝,就是將 cuDNN 包內(nèi)的文件,拷貝到cuda文件夾中即可。

step.1按照第四點分析的內(nèi)容,我們需要下載的cuDNN 版本為

cuDNN v7.0.0 library for liunx,下載地址(需要注冊才能進行下載)

下載完畢后,切到默認的Downloads文件夾,可以看到 cudnn-9.1-linux-x64-v7.tgz 壓縮包

先解壓,然后將其中的內(nèi)容復制到CUDA安裝文件夾里面.

step.2 復制cuDNN內(nèi)容到cuda相關(guān)文件夾內(nèi)

sudo cp cuda/include/cudnn.h    /usr/local/cuda/include      注意,解壓后的文件夾名稱為cuda ,將對應(yīng)文件復制到 /usr/local中的cuda內(nèi)
 sudo cp cuda/lib64/libcudnn*    /usr/local/cuda/lib64
 sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h  /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

到此處,所以的安裝就完成。

接下來就可以安裝相應(yīng)的軟件,如:anaconda,pycharm tensorflow 等。


本文題目:Ubuntu18.04安裝GPU+CUDA+cuDNN以及其版本選擇
文章鏈接:http://www.dlmjj.cn/article/djeigdp.html