手机网站WordPress主题,wordpress文章怎么分页,wordpress 数据迁移,wordpress随机发布文章一、NVIDIA#xff08;英伟达#xff09;显卡驱动安装 NVIDIA显卡驱动可以通过指令sudo apt purge nvidia*删除以前安装的NVIDIA驱动版本#xff0c;重新安装。 1.1. 关闭系统自带驱动nouveau 注意#xff01;在安装NVIDIA驱动以前需要禁止系统自带显卡驱动nouveau#xf… 一、NVIDIA英伟达显卡驱动安装 NVIDIA显卡驱动可以通过指令sudo apt purge nvidia*删除以前安装的NVIDIA驱动版本重新安装。 1.1. 关闭系统自带驱动nouveau 注意在安装NVIDIA驱动以前需要禁止系统自带显卡驱动nouveau可以先通过指令lsmod | grep nouveau查看nouveau驱动的启用情况如果有输出表示nouveau驱动正在工作如果没有内容输出则表示已经禁用了nouveau。 我的电脑有有输出表示nouveau启动了下面进行nouveau的禁用在终端输入sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf弹出blacklist.conf文件 在blacklist.conf文件末尾加上这两行并保存 blacklist nouveau
options nouveau modeset0然后在终端中输入 sudo update-initramfs -u #应用更改重启就禁止了ubuntu20.04自带的nouveau显卡驱动了接下来我们就可以安心的安装NVIDIA510.54版本的驱动程序了。 2.2. NVIDIA驱动安装 ubuntu20.04 安装NVIDIA驱动很容易只只需要打开系统设置-软件和更新-附加驱动-选择NVIDIA驱动-应用更改。该界面会自动根据电脑上的GPU显示推荐的NVIDIA显卡驱动。 NVIDIA英伟达显卡驱动安装完成后在终端输入nvidia-smi输出如下图所示的结果就表示安装成功了。下图中绿色框内表明安装的驱动支持的CUDA最高版本为11.4(注意这里需要重新启动电脑)。 二、安装CUDA 2.1. 下载与安装CUDA 如下图所示这里以CUDA11.0.2为例介绍ubuntu20.04系统上CUDA的安装。我们可以从NVIDIA官网CUDA下载页面网址为https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive点击CUDA Toolkit 11.0.2下载相应版本的CUDA11.0.2。 在如下图所示的界面以此选择Linux→\to→x86_64→\to→Ubuntu→\to→20.04。然后弹出三种安装方法根据安装经验这里推荐采用runfile(local)方法即选择如下图中的红圈中的选项。这是由于CUDA的安装过程需要很多依赖库文件CUDA的run文件虽然比另外两种安装方法的文件大但是它包含了所有的依赖库文件所以采用相对来说很容易安装成功。 在安装CUDA11.0之前需要首先安装一些相互依赖的库文件 sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev下面为安装CUDA11.0.2的Ubuntu安装指令 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.0.2/local_installers/cuda_11.0.2_450.51.05_linux.run
sudo sh cuda_11.0.2_450.51.05_linux.run运行上面指令后会弹出如下界面点击Continue然后再输入accept。 接着如下图所示在弹出的界面中通过Enter键取消Driver和450.51.05的安装然后点击Install等待 2.2. 配置CUDA的环境变量 CUDA安装完成后需要配置变量环境才能正常使用。首先在终端输入sudo gedit ~/.bashrc打开如下图所示的.bashrc文件。 然后如下图所示在.bashrc文件的最后添加以下CUDA环境变量配置信息我从不同的文章中看到这里添加的信息不仅相同目前还不太清楚具体含义所以这里仅仅罗列出它们 export PATH$PATH:/usr/local/cuda/bin
export LD_LIBRARY_PATH$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64
export LIBRARY_PATH$LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64或 export LD_LIBRARY_PATH$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64
export PATH$PATH:/usr/local/cuda/bin
export CUDA_HOME$CUDA_HOME:/usr/local/cuda注意上面的CUDA环境变量配置方法有很多本文的配置方法中的cuda不要指定具体的版本主要是为了电脑中多个CUDA版本的切换。 最后在终端输入source ~/.bashrc或者重新启终端使之生效。这时我们就可以在终端输入nvcc -V查看CUDA的安装信息如下图所示至此CUDA安装成功。 2.3. CUDA测试 系统安装CUDA包括两个部分NVIDIA CUDA GPU计算工具包和NVIDIA CUD示例包两个部分。 如下图所示Ubuntu20.04系统会默认地将CUDA的NVIDIA GPU计算工具包安装到/usr/local/文件夹下面可以看到该文件夹下多了两个文件夹cuda和cuda-11.0。 对CUDA安装是否成功需要进入NVIDIA CUDA示例包其位于/home/liang/NVIDIA_CUDA-11.0_Samples内在该文件夹下打开终端并输入make。然后进入1_Utilities/deviceQuery文件夹并在终端执行./deviceQuery 命令如下resultPASS则表示安装成功。 三、cuDNN的安装与检测 3.1. cuDNN的安装 从NVIDIA官网的cudnn下载页面上下载与安装CUDA对应的cudnn网址为https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download。选择Ubuntu20.04系统下CUDA11.0.2对应的CUDNN v8.0.5版本如下图所示 对下载的cudnn-11.0-linux-x64-v8.0.5.39.tgz进行解压操作得到一个文件夹cuda命令为 tar -zxvf cudnn-11.0-linux-x64-v8.0.5.39.tgz然后使用下面两条指令复制cuda文件夹下的文件到/usr/local/cuda-11.0/lib64/和/usr/local/cuda-11.0/include/中。 cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda-11.0/lib64/
cp cuda/include/* /usr/local/cuda-11.0/include/拷贝完成后我们可以使用如下的命令查看CUDNN的信息 cat /usr/local/cuda-11.0/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 23.2. CUDNN的检测 从NVIDIA官网的cudnn下载页面上下载三个.deb格式的检测文件如下图所示 在终端输入如下命令安装下载的三个.deb格式的检测文件 dpkg -i libcudnn8-dev_8.0.5.39-1cuda11.0_amd64.deb
dpkg -i libcudnn8-samples_8.0.5.39-1cuda11.0_amd64.deb
dpkg -i libcudnn8_8.0.5.39-1cuda11.0_amd64.deb通过上面三条指令CUDNN的测试文件会自动安装在系统的/usr/src/cudnn_samples_v8文件夹下进入mnistCUDNN下执行命令make clean make。如果结果如下图所示则表示CUDNN安装成功。 四、CUDA的卸载 进入到/usr/local/cuda-11.0/bin目录下而不是cuda目录。然后打开终端输入sudo ./cuda-uninstaller。 输入命令后弹出如下界面通过回车键选中三个选项最后选中Done。执行完下面指令后上面的cuda文件就删除了。 最后在终端输入命令sudo rm -rf /usr/local/cuda-11.0就可以最终删除安装CUDA11.0和CUDNN v8.0.5了。
