Ubuntu上安装NVIDIA显卡驱动和CUDA和cuDNN库

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最近需要在用Pytorch做深度学习,为了加快训练速度,需要用到GPU运算,故在此记录一下安装过程。
我的本机环境:

  • Ubuntu 18.04.3 LTS
  • GeForce RTX 2080s

检查BIOS启动项

  • 在开机启动项的Security选项中检查UEFI是否开启,如果开启的话请立马关掉它(重要)
  • 在开机启动项的Boot选项中检查Secure Boot是否开启,如果开启的话请立马关掉它(重要),对于有的BIOS,只要删除Secure Boot Key就好了。

禁用 nouveau

运行命令

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

将下列代码增加到blacklist.conf文件的末尾:

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blacklist vga16fb

blacklist nouveau

blacklist rivafb

blacklist rivatv

blacklist nvidiafb

保存,然后在命令行中更新initramfs,运行:

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sudo update-initramfs -u

之后,重启主机

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reboot

在终端运行,运行以下命令,查看是否禁用nouveau成功(无输出则表示禁用成功):

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lsmod | grep nouveau

安装显卡驱动

在NVIDIA官方选择对应驱动,然后下载

图片

在安装驱动之前,应该卸载原有的NVIDIA驱动程序

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sudo apt-get remove --purge nvidia*

把下载的驱动放到用户目录下,我这里下载文件为NVIDIA-Linux-x86_64-430.50.run
为了安装新的NVIDIA驱动程序,我们需要停止当前的显示服务器。最简单的方法是使用telinit命令更改为运行级别3。执行以下linux命令后,显示服务器将停止,因此请确保在继续之前保存所有当前工作(如果有):

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sudo telinit 3

之后会进入一个新的命令行会话,使用当前的用户名密码登录,然后授予驱动文件可执行权限

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chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-430.50.run

然后执行安装:

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sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-430.50.run --no-opengl-files

注意,–no-opengl-files参数必须加否则会循环登录,也就是loop login
参数介绍:

  • –no-opengl-files 只安装驱动文件,不安装OpenGL文件。这个参数最重要
  • –no-x-check 安装驱动时不检查X服务
  • –no-nouveau-check 安装驱动时不检查nouveau

后面两个参数可不加。

安装驱动中注意,pre-install script failed这个提示没什么关系,之后的warning提示unable to find a suitable destination to install 32-bit compatibility libraries也没关系,都选ok,在询问是否修改x-configuration,请选择默认的no,选择yes会导致重启后无法进入系统。

使用nvidia-smi命令测试

英伟达系统管理接口(NVIDIA System Management Interface, 简称 nvidia-smi)是基于NVIDIA Management Library (NVML) 的命令行管理组件,旨在(intened to )帮助管理和监控NVIDIA GPU设备。

驱动安装完成后,启动电脑,之后就能用nvidia-smi命令判断驱动是否安装成功

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nvidia-smi

执行这条命令将会打印出当前系统安装的NVIDIA驱动信息,如下:

image

若出现上图中的结果则说明英伟达驱动安装成功。

安装CUDA10.1

CUDA是什么?

CUDA,Compute Unified Device Architecture的简称,是由NVIDIA公司创立的基于他们公司生产的图形处理器GPUs(Graphics Processing Units,可以通俗的理解为显卡)的一个并行计算平台和编程模型。
通过CUDA,GPUs可以很方便地被用来进行通用计算(有点像在CPU中进行的数值计算等等)。在没有CUDA之前,GPUs一般只用来进行图形渲染(如通过OpenGL,DirectX)。

下载地址,选择对应版本的cuda安装包,我这里选择的是runfile类型的,不要选择使用deb版本,安装CUDA时一定使用runfile文件,这样可以进行选择不再安装驱动

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在安装界面,注意选择不安装显卡驱动(按enter键取消选择)

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。之后,打开/usr/local文件夹,我们会发现多了cuda和cuda10.1这两个文件夹,如下所示:

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添加环境变量

运行sudo vim /etc/profile,末尾加上:

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export CUDA_HOME=/usr/local/cuda 
export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

之后运行source /etc/profile使变量起效。

判断CUDA安装成功

运行一下代码

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cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery 
sudo make
./deviceQuery

如果输出如下类似信息,说明CUDA安装成功:

img

在CUDA安装之后,我们其实已经可以用PyTorch判断是否支持GPU了,进入python控制台:

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import torch
print(torch.cuda.is_available())

CUDA与cuDNN的关系

cuDNN是GPU加速计算深层神经网络的库。把CUDA看作是一个工作台,上面配有很多工具,如锤子、螺丝刀等。cuDNN是基于CUDA的深度学习GPU加速库,有了它才能在GPU上完成深度学习的计算。它就相当于工作的工具,比如它就是个扳手。但是CUDA这个工作台买来的时候,并没有送扳手。想要在CUDA上运行深度神经网络,就要安装cuDNN,就像你想要拧个螺帽就要把扳手买回来。这样才能使GPU进行深度神经网络的工作,工作速度相较CPU快很多。

安装cuDNN

官方安装cuDNN指南
从官方安装指南可以看出,只要把cuDNN文件复制到CUDA的对应文件夹里就可以,即是所谓插入式设计,把cuDNN数据库添加CUDA里,cuDNN是CUDA的扩展计算库,不会对CUDA造成其他影响。
官方安装cuDNN指南

首先去官网下载cuDNN,需要注册一个账号才能下载。注意要选择对应版本的cuDNN Library for Linux(与CUDA 10.1对应):

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下载后进行解压:

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tar -zxvf cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.2.24.tgz

进入cudnn 10.1解压之后的include目录,在命令行进行如下操作:

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cd cuda/include
sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include #复制头文件

再将进入lib64目录下的动态文件进行复制和链接:

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cd ..
cd lib64
sudo cp libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ #复制动态链接库
cd /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod +r libcudnn.so.7.6.2
sudo ln -sf libcudnn.so.7.6.2 libcudnn.so.7
sudo ln -sf libcudnn.so.7 libcudnn.so
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
sudo ldconfig

参考文章:

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