ubuntu 18.04 安裝GPU +CUDA+cuDNN 以及其版本選擇

ubuntu 18.04 安裝GPU +CUDA+cuDNN ：

目前，大多情況下，能搜到的基本上都ubuntu 14.04.或者是ubuntu 16.04的操作系統安裝以及GPU 環境搭建過程，博主就目前自身實驗室環境進行分析，總結一下安裝過程。

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，這塊主板供應商只在window 10 環境下進行過測試，但是，LINUX 系統，不知道行不行得通，讓我自己想辦法解決，-_-|| 。 此處還是建議要採購設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。

2 .ubuntu18.04 系統安裝

首先，建議製作U盤啓動盤（點擊此處）進行安裝，安裝時需要設定主板 grub+legacy方式（重啓進bios，boot項裏面的），博主在安裝系統時，嘗試安裝了各種版本的ubuntu系統，包括14.01、14.03、16.01、16.03、16.04，均未成功，所有的問題，都是，系統安裝到一半，直接就報錯，無法安裝，在網上查找了許久，據說是顯卡的問題導致的，有相關文檔說，18.04版本可以避免這個問題。於是，嘗試安裝ubuntu18.04版本，OK ，按照大神推薦的雙硬盤分配方案（點擊此處）進行安裝配置。安裝成功。

大家在安裝好系統後，要記得更新源。

3.安裝GPU（針對ubuntu18.04）

進入系統後，系統默認是使用主板上的集成顯卡，那麼，我們需要做的事就是安裝上自己的獨立顯卡，也就是titan xp的驅動，網上有3中安裝方法，給大家推薦一下，可以收藏一下如何安裝NVIDIA顯卡（點擊此處）。

此處給大家示範其中一個方法（自己的顯卡對應自己的信息，以下只是示例）：

具備條件：root權限進行操作

修改root密碼：

1.  $ sudo passwd    輸入兩次新密碼

2.  $ su root       登陸 root賬戶

顯卡驅動安裝：

step .1：首先，檢測你的NVIDIA圖形卡和推薦的驅動程序的模型。執行命令：

 

$ ubuntu-drivers devices

輸出結果爲：

== /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，這裏有一個設備是GTX 680 ，對應的驅動是NVIDIA -304,340,384 ，而推薦是安裝384版本的驅動。

step.2，安裝驅動

你可以選擇，安裝所有推薦的驅動，如下命令

 

$ sudo ubuntu-drivers autoinstall

你也可以選擇，只安裝其中一個驅動，命令如下

 

$ sudo apt install nvidia-340

OK 驅動安裝完成，重新啓動，查看系統配置---》詳細信息---》關於   ，圖形處理是否對應於自己的獨立顯卡。
 

4.安裝CUDA（針對18.04）

安裝CUDA 這裏需要注意;

咱們需要根據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，有點類似於word一樣（高版本word能打開低版本的word文件 .）18.04版本的系統，能夠安裝16.04版本對應的CUDA。

目前cuda 最高版本爲9.2，且只支持 16.04,17.04 這兩個系統，而且，我們安裝完CUDA 之後還需要安裝cuDNN。

那麼cuDNN 的版本又有什麼選擇呢，如下

首先，根據cuDNN 的版本，目前，較爲完善的，是cuDNN v7.0.5 ,其適用於 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

對應的有一下四個文件，需要統統下載，第一個是主文件，後3個相當於補丁。

開始安裝：

step .1  GCC 降級

由於CUDA 9.0僅支持GCC 6.0及以下版本，而Ubuntu 18.04預裝GCC版本爲7.3，

故手動進行降級：

 

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

裝完後進入到/usr/bin目錄下

  $ls -l gcc* 

會顯示以下結果

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

發現gcc鏈接到gcc-7.0, 需要將它改爲鏈接到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++鏈接改爲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，之前已經安裝過顯卡驅動程序，故在提問是否安裝顯卡驅動時選擇no,其他 選擇默認路徑或者yes即可。

然後，繼續執行以下操作安裝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

安裝完畢之後，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，根據自己的版本，修改cuda-9.2/9.0...

 

OK ,那麼，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 包內的文件，拷貝到cuda文件夾中即可。

step.1按照第四點分析的內容，我們需要下載的cuDNN 版本爲

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

下載完畢後，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，然後將其中的內容複製到CUDA安裝文件夾裏面.

step.2 複製cuDNN內容到cuda相關文件夾內

sudo cp cuda/include/cudnn.h    /usr/local/cuda/include      注意，解壓後的文件夾名稱爲cuda ,將對應文件複製到 /usr/local中的cuda內
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的軟件，如：anaconda,pycharm tensorflow 等。。。