Linux常用技巧系列: Centos7/Ubuntu 16.04 系统Cuda 8.0 / 9.0 安装 + Cudnn

推荐时间1min30s，网上已有多关于cuda安装教程，但往往不是这有问题，就是那有问题。这里写一个简单易懂可行的cuda 安装教程。

1.下载Cuda

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

上述链接可以下载到你想要的，如图

然后右键copy link就可以下载了，下载命令是wget如下：

wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/9.2/Prod2/local_installers/cuda_9.2.148_396.37_linux

下载速度很快，不一会就下载好了。

2.准备事项：

服务器是否存在GPU

命令：

[root@localhost home]# lspci | grep -i nvidia

02:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation Device 1b06 (rev a1)
02:00.1 Audio device: NVIDIA Corporation Device 10ef (rev a1)

如果没有gcc编译器的话，安装以及：

[root@localhost home]# yum install gcc gcc-c++

如果已经有，会告诉你已经安装了最新的版本。

Package gcc-4.8.5-36.el7_6.1.x86_64 already installed and latest version
Package gcc-c++-4.8.5-36.el7_6.1.x86_64 already installed and latest version

安装kernel-devel

[root@localhost hom]# yum install kernel-devel

3.开始安装：

安装的时候不能有其它进程在使用显卡，如果有的话就

init 3

当然有时候init 3 依然会出现：It appears that an X server is running的错误：

这个时候：

ps ax | grep X

就会发现有vnc的进程在跑，这就尴尬了，需要关闭vnc和端口：

336163 ?        Sl     0:00 /usr/bin/Xvnc :1 -auth /root/.Xauthority -desktop ibm-game-center:1 (root) -fp catalogue:/etc/X11/fontpath.d -geometry 1024x768

如果实在有未知任务在干扰，不行就重启。

[root@localhost home]#sudo sh cuda_9.2.148_396.37_linux

如果/tmp空间不够，则需要清空：

1. cd /tmp/
2. rm -r *

5.配置：

在~/.bashrc文件中配置，一则会自动配置，要么只能手动配置。想要使其生效，还需要source ~/.bashrc

vim ~/.bashrc

如果已经有其它版本的cuda，请看博客

https://blog.csdn.net/dongfangxiaozi_/article/details/89074019

可以通过#注释掉原有的cuda路径，以及创建软连接的方式，管理不同版本cuda的切换。

6.安装cudnn （可选）

cudnn可以加速运算，也可以选择不装。

需要在Nvidia 官网注册才能下载，而且不能乱下载，Cuda版本必须和Cudnn是兼容的才可以。

下载完了解压，可能还需要上传服务器，因为要登陆才能下载，不能wget直接下载。

上传服务器命令很简单，见我之前写的系列教程，scp xxx.zip source_dir target_dir

tar -xzvf cudnn-9.2-linux-x64-v7.5.0.56.tgz

解压完了之后，把cudnn下的include和lib64里的文件，复制一份到cuda目录下：

1. sudo cp cuda/include/* /usr/local/cuda/include/
2. sudo cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda/lib64/

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使用如下命令查看当前cuda版本，可以查看以前些的博客。

# which nvcc

# nvcc --version

可以使用，并且你安装的Tensorflow和PyTorch环境能跑通即可。