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Tlinux/CentOS7安装NVIDIA显卡驱动和CUDA10.1 cuDNN

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大鹅
发布2021-06-16 17:24:12
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发布2021-06-16 17:24:12
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文章被收录于专栏:大鹅专栏:大数据到机器学习

1. 背景与前期准备

此篇博客记录一下TLinux系统安装显卡NVIDIA驱动与CUDA10/11的艰难过程。

1.1 显卡驱动与CUDA对应关系
1.2 查看内核版本与安装系统开发库

如果已安装可以忽略此步骤

查看内核版本

代码语言:javascript
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uname -a

下载网址(相对应的内核版本)如果是TLinux可以在这里下载:https://tlinux-mirror.tencent-cloud.com

本地下载,上传至机器 执行命令安装:

代码语言:javascript
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rpm -ivh kernel-tlinux2-devel-3.10.107-1.0046.tl2.x86_64.rpm
1.3 卸载旧驱动

如果已经安装了显卡驱动,但版本与想要安装的CUDA版本对不上号的话,要先卸载旧版本Nvidia驱动,重新安装 卸载方式:找到显卡驱动.run文件,输入

代码语言:javascript
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sh NVIDIA-Linux-x86_64-418.87.00.run —uninstall

或者

代码语言:javascript
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 /usr/bin/nvidia-uninstall

2. 安装NVIDIA显卡驱动

2.1 下载驱动

进入https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn 选择显卡版本并下载.run文件

下载完成后上传至机器上面

2.2 安装驱动
代码语言:javascript
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./NVIDIA-Linux-x86_64-418.87.00.run -x
cd NVIDIA-Linux-x86_64-418.87.00
./nvidia-installer

点击确定后安装成功,尝试nvidia-smi查看是否读取到显卡信息,如果安装过程失败或者nvidia-smi失败则继续下一步。

代码语言:javascript
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nvidia-smi
2.3 内核签名

下载 NVIDIA-Linux-x86_64-418.87.00/kernel 下内核模块文件nvidia-uvm.ko 和 nvidia.ko https://download.csdn.net/download/asd136912/12912307 之后再将这两个文件下载拷贝到相应的文件夹,depmod更新模块依赖

代码语言:javascript
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cp nvidia.ko /lib/modules/3.10.107-1-tlinux2-0046/extra
mkdir /lib/modules/3.10.107-1-tlinux2-0046/extra/uvm
cp nvidia-uvm.ko /lib/modules/3.10.107-1-tlinux2-0046/extra/uvm
depmod
2.4 再次安装
代码语言:javascript
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./NVIDIA-Linux-x86_64-418.87.00.run --no-kernel-module -a

也是一路选择确定,安装完成之后再此执行nvidia-smi

代码语言:javascript
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nvidia-smi

如果有相关显卡信息则说明安装成功

3. 安装CUDA

已经安装了其他版本,可以先卸载,若后面安装报错,可重启一下

代码语言:javascript
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/usr/local/cuda-9.0/bin/uninstall_cuda_9.0.pl

进入https://developer.nvidia.com/cuda-downloads,选择相应版本下载CUDA

这边选择了下载之后再上传至服务器安装

代码语言:javascript
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sh cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run

不勾选安装Driver,如图所示

在option-driver option里面勾选上面两个选项

安装完成后,配置环境变量

代码语言:javascript
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vim /etc/profile

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

source /etc/profile 

查看版本

代码语言:javascript
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nvcc --version 

测试

代码语言:javascript
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cd /root/NVIDIA_CUDA-10.1_Samples/1_Utilities/bandwidthTest
make
./bandwidthTest

4. 安装cuDNN

打开链接https://developer.nvidia.com/cudnn,需要先注册和填写信息,之后选择对应版本的安装包

下载完成后解压压缩包

代码语言:javascript
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$ tar -xzvf cudnn-x.x-linux-x64-v8.x.x.x.tgz

复制文件与lib至对应路径

代码语言:javascript
复制
$ sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
$ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。
原始发表:2020/10/06 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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  • 1. 背景与前期准备
    • 1.1 显卡驱动与CUDA对应关系
      • 1.2 查看内核版本与安装系统开发库
        • 1.3 卸载旧驱动
        • 2. 安装NVIDIA显卡驱动
          • 2.1 下载驱动
            • 2.2 安装驱动
              • 2.3 内核签名
                • 2.4 再次安装
                • 3. 安装CUDA
                • 4. 安装cuDNN
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