0. 前言
- 這里直接用 cuda安裝文件同時安裝 NVIDIA 驅動和 CUDA，沒有單獨安裝更高版本的 NVIDIA 驅動；
- 此安裝是在 Intel 集顯下的圖形化界面，即用集顯做 display，用 NVIDIA 獨顯做計算；循環登陸問題是因為安裝時沒有加 --no-opengl-libs 參數，默認安裝了 OpenGL，覆蓋掉了原來顯卡的 OpenGL 庫
- 若事先單獨安裝了 NVIDIA 驅動，且在 NVIDIA 顯卡下的圖形化界面安裝 cuda（即用 NVIDIA 顯示同時做顯示和計算），則在安裝 cuda 時，取消安裝 NVIDIA 驅動的選項
- 關於自己的電腦 GPU，Linux內核等是否滿足安裝 cuda的要求，請參考官方安裝指南
1. 下載安裝文件和官方指南
登陸官網 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads，下載相應版本的安裝文件，注意安裝文件類型選擇 runfile(local)
同時下載官方的安裝指南，便於參考
2. 禁用 nouveau 驅動（nouveau是 ubuntu16.04 默認安裝的第三方開源驅動，安裝cuda會跟nouveau沖突，需要先禁用）
- 先查看 nouveau 是否被禁用，輸入以下命令，若有輸出，則說明 nouveau 在運行中
lsmod | grep nouveau
- 修改 /etc/modprobe.d/blacklist.conf 文件
sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf
在末尾加入
blacklist nouveau options nouveau modeset=0
- 執行以下命令，並重啟
sudo update-initramfs –u
- 再執行以下命令，查看 nouveau 是否已被禁用，若無任何輸出，說明禁用成功
lsmod | grep nouveau
3. 文本命令行模式運行 runfile 文件安裝CUDA
- 按 Ctrl + Alt + F1 鍵進入文本命令行模式，輸入用戶名和密碼
- 先關閉圖形化界面
sudo service lightdm stop
cd 到 runfile 文件保存的路徑，進行安裝（重點！！！ 要么在此處加上 --no-opengl-libs 選項，要么在后面通過交互式界面進行手動選擇）
sudo sh cuda_10.1.168_418.67_linux.run --no-opengl-libs
執行命令后，稍等一會兒，會出現交互界面，輸入 accept，過一會兒會出來選擇頁面進行手動設置（如是否安裝 nvidia 驅動及驅動設置），最后選擇 install
注意：若不小心安裝了 OpenGL，則后面會遇到循環登陸的問題，原因就是 NVIDIA顯卡 的 OpenGL 庫覆蓋了當前 Intel 顯卡的庫，解決辦法是再登入到文本命令行模式，用以下命令先卸載 cuda 和 NVIDIA驅動，再按正確的步驟重新安裝
sudo /usr/local/cuda-10.1/bin/cuda-uninstaller sudo /usr/bin/nvidia-uninstall
- 若能重新進入圖形化界面，則基本安裝成功
sudo service lightdm start
4. 檢查 Device Node Verification
ls /dev/nvidia*
若結果顯示 /dev/nvidia0 /dev/nvidiactl /dev/nvidia-uvm，則說明安裝成功；若顯示類似 No such file or directory等信息，則進行如下操作
sudo vim /etc/rc.local
第一行為 #!/bin/sh -e，把 -e 選項去掉，然后把下面的文本復制到 exit 0 之前，保存退出
/sbin/modprobe nvidia if [ "$?" -eq 0 ]; then # Count the number of NVIDIA controllers found. NVDEVS=`lspci | grep -i NVIDIA` N3D=`echo "$NVDEVS" | grep "3D controller" | wc -l` NVGA=`echo "$NVDEVS" | grep "VGA compatible controller" | wc -l` N=`expr $N3D + $NVGA - 1` for i in `seq 0 $N`; do mknod -m 666 /dev/nvidia$i c 195 $i done mknod -m 666 /dev/nvidiactl c 195 255 else exit 1 fi /sbin/modprobe nvidia-uvm if [ "$?" -eq 0 ]; then # Find out the major device number used by the nvidia-uvm driver D=`grep nvidia-uvm /proc/devices | awk '{print $1}'` mknod -m 666 /dev/nvidia-uvm c $D 0 else exit 1 fi
重啟后，再次輸入以下命令，此時應該會出現 /dev/nvidia0 /dev/nvidiactl /dev/nvidia-uvm，說明安裝成功
ls /dev/nvidia*
5. 設置環境變量，寫入 /etc/profile 文件
sudo vim /etc/profile
在最后加入兩行（64位系統為lib64，32位系統為lib）
export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
重啟，檢查環境變量是否設置成功
- 驗證驅動版本
cat /proc/driver/nvidia/version
- 驗證CUDA Toolkit
# 設置環境變量后，重啟生效
nvcc -V
6. 編譯 cuda 提供的 samples
cd /home/xxx/NVIDIA_CUDA-10.1_Samples
make
等待一段時間，編譯 成功后，二進制文件會存放在 NVIDIA_CUDA-10.1_Samples/bin 中，執行下面的二進制文件，看是否成功
cd /home/lxxx/NVIDIA_CUDA-10.1_Samples/bin/x86_64/linux/release
./deviceQuery
./bandwidthTest
若出現以下信息，則說明成功
