Ubunt16.04 搭建 GPU 显卡驱动 + CUDA9.0 + cuDNN7 详细教程

如果你的电脑运行着 ubuntu16.04，并且配备了一块 nvidia geforce gpu 显卡，那么不利用它来运行深度学习模型就太浪费了！虽然网上关于这方面的教程有很多，但质量参差不齐。本文将详细指导你如何安装 gpu 显卡驱动、cuda9.0 和 cudnn7，助你一步步搭建好环境，值得一试！

注意：由于不同系统和 GPU 对应的 CUDA 和 cuDNN 版本有所不同，本文仅以 Ubuntu16.04、NVIDIA GeForce GPU、CUDA9.0 和 cuDNN7 为例进行讲解。其它版本的安装过程类似，但细节上会有不同，请读者在实际操作中灵活处理。

必要条件

要顺利进行安装，你的电脑需要满足以下两个条件：

1. 安装了 Ubuntu16.04
2. 自带一块 NVIDIA GeForce GPU 显卡

一、安装 GPU 显卡驱动

仅仅拥有一块 NVIDIA GPU 显卡还不够，还需要安装对应的 GPU 显卡驱动。

1. 首先，访问 GeForce 官网，在手动搜索驱动程序的选项中，选择你的系统为“Linux 64-bit”。其他选项保持默认设置，然后点击开始搜索，系统会自动匹配你的 GPU 显卡并显示可用的驱动程序，如下图所示：

如图所示，找到适合你的驱动版本并下载。例如，我选择了版本 418.43，下载后的文件名为 NVIDIA-Linux-x86_64-418.43.run。

2. 打开终端，首先卸载系统中已安装的 NVIDIA 显卡驱动，以确保清洁安装（如果之前没有安装过，可跳过此步骤）。

$ sudo apt-get --purge remove nvidia-*

3. 打开 blacklist 文件：

$ sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf

在文件末尾添加以下几行：

blacklist vga16fb
blacklist nouveau
blacklist rivafb
blacklist nvidiafb
blacklist rivatv

接下来，在终端中输入：

$ lsmod | grep nouveau

如果没有输出，可以直接进行下一步。如果有输出，则继续在终端中输入：

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

并写入以下内容：

blacklist nouveau
blacklist lbm-nouveau
options nouveau modeset=0
alias nouveau off
alias lbm-nouveau off

保存并关闭文件，然后在终端中输入以下命令，确认没有输出：

$ sudo update-initramfs -u
$ lsmod | grep nouveau
# 如果仍有输出，重启一次电脑

至此，应该没有输出，可以继续安装驱动程序了。

4. 在正式安装驱动之前，请记住你下载的 .run 文件的路径和完整文件名。按 Ctrl+Alt+F1 进入命令行界面，输入以下命令：

$ sudo /etc/init.d/lightdm stop
$ sudo init 3

进入 .run 文件的下载路径，使用 chmod 命令增加 .run 文件的执行权限。

$ chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-418.43.run
$ sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-418.43.run -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files

安装程序将开始运行，完成后输入以下命令：

$ nvidia-smi

如果看到类似下图的结果，说明驱动安装成功：

最后，回到图形界面：

$ sudo /etc/init.d/lightdm start

至此，GPU 显卡驱动已成功安装。

二、安装 CUDA9.0

1. 首先，访问 CUDA 下载网站。由于当前 CUDA 版本已更新至 10，我们需要安装 9.0 版本。因此，点击 Legacy Releases，进入早期版本列表。

然后，在 CUDA 版本列表中选择 9.0 版本。

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选择相应的系统信息后，点击 Download 下载 runfile 文件。

2. 打开终端，进入 CUDA9.0 的下载目录，输入：

$ chmod a+x cuda_9.0.176_384.81_linux.run
$ sudo ./cuda_9.0.176_384.81_linux.run

安装过程中会提示你选择配置选项，一般选择默认设置即可。特别注意，在询问是否安装 Graphics Driver for Linux-x86_64：XXXX 版本时，必须选择 no，以免覆盖之前安装的驱动。

3. 安装完成后，配置环境变量。打开 .bashrc 文件，在终端中输入：

$ sudo gedit ~/.bashrc

在文件末尾添加以下内容：

export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

保存并退出，然后在终端中输入：

$ source ~/.bashrc

4. 验证 GPU 驱动版本为 418.43：

$ cat /proc/driver/nvidia/version

验证 CUDA 版本为 9.0：

$ nvcc -V

5. 如果遇到未安装 gcc 或者 gcc 版本过高的问题，需要手动降级，这些问题通常较易解决，此处不做详细说明。

三、安装 cuDNN

1. 首先，访问 cuDNN 下载网站。需要注意的是，下载前需要注册账号。在版本列表中选择与 CUDA9.0 兼容的 Linux 版本。

2. 下载完成后，解压文件：

$ tar -zxvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.6.1.34.tgz

解压命令输出如下：

cuda/include/cudnn.h
cuda/NVIDIA_SLA_cuDNN_Support.txt
cuda/lib64/libcudnn.so
cuda/lib64/libcudnn.so.7
cuda/lib64/libcudnn.so.7.6.1
cuda/lib64/libcudnn_static.a

将相关文件复制到指定目录：

$ sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
$ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/

3. 在本地 cuda 路径下创建软链接，输入以下命令：

$ cd /usr/local/cuda/lib64
$ sudo chmod +r libcudnn.so.7.6.1
$ sudo ln -sf libcudnn.so.7.6.1 libcudnn.so.7
$ sudo ln -sf libcudnn.so.7 libcudnn.so
$ sudo ldconfig

注意，这里文件名和版本号应与解压文件名一致。

4. 在本地 cuda 路径下检查安装情况：

$ cd /usr/local/cuda/lib64
$ ll

如果看到 cuDNN 对应的版本号，说明安装成功！

lrwxrwxrwx  1 root root        13 3月  19 16:02 libcudnn.so -> libcudnn.so.7*
lrwxrwxrwx  1 root root        17 3月  19 16:02 libcudnn.so.7 -> libcudnn.so.7.6.1*
-rwxr-xr-x  1 root root 287641664 3月  19 16:00 libcudnn.so.7.6.1*

至此，GPU 显卡驱动、CUDA9.0 和 cuDNN7 环境配置完成。

参考文献：

Ubuntu16.04搭建GTX1080+CUDA9.0+cuDNN7.0.5+Tensorflow1.6.0环境

以上就是Ubunt16.04 搭建 GPU 显卡驱动 + CUDA9.0 + cuDNN7 详细教程的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！