ubuntu16.04安装1080ti显卡驱动+cuda9.1+cudnn7

大家好，我是讯享网，很高兴认识大家。

一、查看显卡信息：

终端输入命令：lspci |grep -i vga

`二、安装显卡驱动`

`1.` 禁用nouveau驱动

参考博客：https://blog.csdn.net/_/article/details/

终端输入：

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

讯享网

在文本最后添加：

讯享网blacklist nouveau options nouveau modeset=0

然后执行：

sudo update-initramfs -u

重启后，执行以下命令，如果没有屏幕输出，说明禁用nouveau成功：

讯享网lsmod | grep nouveau

2. 下载安装驱动

方法一：

参考博客ubuntu16.04下安装GTX1080TI显卡驱动+安装CUDA_ubuntu 1604 1080驱动-CSDN博客

源头为：AINLP公众号的“从零开始搭建深度学习服务器: 基础环境配置（Ubuntu + GTX 1080 TI + CUDA + cuDNN）”

参考博客：nvidia 驱动与CUDA 的安装_ipkg 安装 nvidia 驱动与 cuda-CSDN博客

安装1080TI显卡驱动，终端输入：

sudo apt-get purge nvidia* sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get update sudo apt-get install nvidia-384 nvidia-settings

安装完毕后重启电脑，终端输入：nvidia-smi ，查看显卡驱动，结果类似于下图

讯享网（来自公众号AINLP）

方法二：

参考博客：https://blog.csdn.net/_/article/details/

（1）驱动下载网址为：

NVIDIA GeForce 驱动程序 - N 卡驱动 | NVIDIA

下载完成之后会得到一个安装包，不同版本文件名不同：

NVIDIA-Linux-x86_64-418.43.run

（1-2）新系统安装gcc和make

安装相关依赖

讯享网sudo apt install gcc sudo apt install make

或参考如何在 Ubuntu 18.04 上安装 GCC 编译器-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)

【默认的 Ubuntu 软件源包含了一个名为build-essential的软件集，它包含了 GCC 编译器以及很多其他编译必备的软件。

执行下面的步骤，在 Ubuntu18.04 上安装 GCC 编译器：

01.更新软件列表：

sudo apt update

02.安装build-essential软件包，输入：

讯享网sudo apt install build-essential

这个命令安装了一些新软件，包括 gcc,g++和 make。

你可以安装手册，了解如何使用 GNU/Linux 进行开发：

sudo apt-get install manpages-dev

03.想要验证 GCC 编译器是否被成功安装，使用gcc --version命令，将会打印 GCC 版本信息：

讯享网gcc --version

在 Ubuntu 18.04 软件源上默认可用的 GCC 版本为7.4.0:

gcc (Ubuntu 7.4.0-1ubuntu1~18.04) 7.4.0 Copyright (C) 2017 Free Software Foundation, Inc. This is free software; see the source for copying conditions. There is NO warranty; not even for MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.

就这些。GCC 已经在你的系统上安装好了，你可以开始使用它了。】

（2）卸载旧驱动

以下操作都需要在命令界面操作，执行快捷键 “Ctrl-Alt+F1” 进入命令界面，并登录（输入用户名即安装ubuntu时自己给电脑取的名和密码）

执行以下命令禁用X-Window服务，否则无法安装显卡驱动：

讯享网sudo service lightdm stop

出现菱形块时输入密码

执行以下三条命令卸载原有显卡驱动：

sudo apt-get remove --purge nvidia* （如果之前的显卡驱动是run文件安装，则再输入以下两句） sudo chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-410.93.run sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-410.93.run --uninstall

（3）安装新驱动

直接执行驱动文件即可安装新驱动，一直默认即可：

讯享网sudo su sh NVIDIA-Linux-x86_64-418.43.run

提示是否继续安装/退出安装时，选择继续安装

提示“Would you like to run the nvidia-xconfid utility to automatically update your X configuration file...”时，选择NO

执行以下命令启动X-Window服务

sudo service lightdm start

若没有返回桌面，则按Ctrl+Alt+F7返回

最后执行重启命令，重启系统即可：

讯享网reboot

注意：若安装错误版本的显卡驱动，系统重启之后可能出现重复登录的情况。

三、安装CUDA

下载网址：CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer

deb文件安装如下：

选择类似下图（来自公众号AINLP）

事先网盘里有cuda-repo-ubuntu1604-9-1-local_9.1.85-1_amd64.deb

则在终端输入命令：

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-1-local_9.1.85-1_amd64.deb sudo apt-key add /var/cuda-repo-9-1-local/7fa2af80.pub sudo apt-get update sudo apt-get install cuda

卸载：版本号视情况而定

讯享网sudo apt-get autoremove --purge cuda sudo rm -rf /usr/local/cuda-9.1/

run文件安装如下：

下载网址：CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer

sudo sh cuda_9.1.85_387.26_linux.run

按”空格“键加载更多，选择”accept“，有一步是安装显卡驱动的，选择n，剩下都选择y，或者按回车

参考博客：Ubuntu安装和卸载CUDA和CUDNN_xiezai cuda-CSDN博客

开始安装之后，需要阅读说明，可以使用Ctrl + C直接阅读完成，或者使用空格键慢慢阅读。然后进行配置：

讯享网（是否同意条款，必须同意才能继续安装） accept/decline/quit: accept （这里不要安装驱动，因为已经安装最新的驱动了，否则可能会安装旧版本的显卡驱动，导致重复登录的情况） Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 410.48? (y)es/(n)o/(q)uit: n Install the CUDA 10.0 Toolkit?（是否安装CUDA 10 ，这里必须要安装） (y)es/(n)o/(q)uit: y Enter Toolkit Location（安装路径，使用默认，直接回车就行） [ default is /usr/local/cuda-10.0 ]: Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?（同意创建软链接） (y)es/(n)o/(q)uit: y Install the CUDA 10.0 Samples?（不用安装测试，本身就有了） (y)es/(n)o/(q)uit: n Installing the CUDA Toolkit in /usr/local/cuda-10.0 ...（开始安装）

卸载：

sudo /usr/local/cuda-9.1/bin/uninstall_cuda_9.1.pl sudo rm -rf /usr/local/cuda-9.1/

添加环境变量：

讯享网sudo gedit ~/.bashrc

在文件最后加入以下两行并保存关闭

export PATH=/usr/local/cuda-9.1/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

运行 source ~/.bashrc 使其生效

通过命令 “nvcc -V” 查看安装的版本信息

测试：

讯享网cd /usr/local/cuda-9.1/samples/1_Utilities/deviceQuery sudo make sudo ./deviceQuery

结果输出如下证明安装成功：

./deviceQuery Starting... CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking) Detected 1 CUDA Capable device(s) Device 0: "GeForce GTX 1080 Ti" CUDA Driver Version / Runtime Version 10.1 / 9.1 CUDA Capability Major/Minor version number: 6.1 Total amount of global memory: 11177 MBytes ( bytes) (28) Multiprocessors, (128) CUDA Cores/MP: 3584 CUDA Cores GPU Max Clock rate: 1683 MHz (1.68 GHz) Memory Clock rate: 5505 Mhz Memory Bus Width: 352-bit L2 Cache Size:  bytes Maximum Texture Dimension Size (x,y,z) 1D=(), 2D=(, 65536), 3D=(16384, 16384, 16384) Maximum Layered 1D Texture Size, (num) layers 1D=(32768), 2048 layers Maximum Layered 2D Texture Size, (num) layers 2D=(32768, 32768), 2048 layers Total amount of constant memory: 65536 bytes Total amount of shared memory per block: 49152 bytes Total number of registers available per block: 65536 Warp size: 32 Maximum number of threads per multiprocessor: 2048 Maximum number of threads per block: 1024 Max dimension size of a thread block (x,y,z): (1024, 1024, 64) Max dimension size of a grid size (x,y,z): (, 65535, 65535) Maximum memory pitch:  bytes Texture alignment: 512 bytes Concurrent copy and kernel execution: Yes with 2 copy engine(s) Run time limit on kernels: Yes Integrated GPU sharing Host Memory: No Support host page-locked memory mapping: Yes Alignment requirement for Surfaces: Yes Device has ECC support: Disabled Device supports Unified Addressing (UVA): Yes Supports Cooperative Kernel Launch: Yes Supports MultiDevice Co-op Kernel Launch: Yes Device PCI Domain ID / Bus ID / location ID: 0 / 3 / 0 Compute Mode: < Default (multiple host threads can use ::cudaSetDevice() with device simultaneously) > deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 10.1, CUDA Runtime Version = 9.1, NumDevs = 1 Result = PASS

四、下载安装Cudnn

下载地址：Log in | NVIDIA Developer

需要先登录再下载，下载得到压缩包如：cudnn-9.1-linux-x64-v7.1.tgz

先解压：

讯享网tar -zxvf cudnn-9.1-linux-x64-v7.1.tgz

解压后得到：

cuda/include/cudnn.h
cuda/NVIDIA_SLA_cuDNN_Support.txt
cuda/lib64/libcudnn.so
cuda/lib64/libcudnn.so.7
cuda/lib64/libcudnn.so.7.1.2
cuda/lib64/libcudnn_static.a

再执行：

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-9.1/include/ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-9.1/lib64/ -d sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-8.0/include/ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-8.0/lib64/ -d

讯享网注意最后一行拷贝时 "-d"不能少， 否则会提示.so不是symbol link（参考博客：https://blog.csdn.net/weixin_/article/details/）

拷贝完成之后，可以使用以下命令查看CUDNN的版本信息：

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

删除原来的

讯享网 sudo rm -rf /usr/local/cuda/include/cudnn.h sudo rm -rf /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*