Ubuntu 18.04 安裝 CUDA-10.2

顯卡：Nvidia GF MX150

CUDA：CUDA(ComputeUnified Device Architecture)，是顯卡廠商NVIDIA推出的運算平台。 CUDA是一種由NVIDIA推出的通用並行計算架構，該架構使GPU能夠解決復雜的計算問題。

CuDNN：NVIDIA cuDNN是用於深度神經網絡的GPU加速庫。它強調性能、易用性和低內存開銷。NVIDIA cuDNN可以集成到更高級別的機器學習框架中，如谷歌的Tensorflow、加州大學伯克利分校的流行caffe軟件。簡單的插入式設計可以讓開發人員專注於設計和實現神經網絡模型，而不是簡單調整性能，同時還可以在GPU上實現高性能現代並行計算。[CUDA與CuDNN區別；出處]

1、安裝Nvidia驅動

快捷安裝，打開軟件和更新->附加驅動，自動搜索顯卡驅動，選擇其中一個驅動版本；點擊應用更改等待安裝完成，重啟即可；（如下圖）

2、安裝CUDA10.2

利用deb安裝快捷簡便

（1）打開CUDA官網，找到相應的版本（如下圖）[網址]，按照說明安裝；

（2）配置CUDA環境變量

在.bashrc末尾添加兩行環境變量

export PATH=$PATH:$/usr/local/cuda-10.2/bin  #根據CUDA版本更換路徑
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}  #根據CUDA版本更換路徑

保存並退出；並執行

source ~/.bashrc

（3）重啟電腦，並測試CUDA

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

如出現以下FAIL，則未重啟電腦，重啟后即會解決

./deviceQuery Starting...
 
CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)
 
cudaGetDeviceCount returned 803
-> system has unsupported display driver / cuda driver combination
Result = FAIL

如出現以下，則安裝成功

--------------------------------------------------
deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 10.2, CUDA Runtime Version = 10.2, NumDevs = 1
Result = PASS

3、安裝CuDNN

（1）下載[網址]，需要提前注冊，找到對應版本，下載cuDNN Library for Linux壓縮包即可

（2）解壓壓縮包，並終端進入文件夾，執行以下

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 
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

（3）測試

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

出現以下內容，則安裝成功

#define CUDNN_MAJOR 7
#define CUDNN_MINOR 6
#define CUDNN_PATCHLEVEL 5
--
#define CUDNN_VERSION (CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL)

#include "driver_types.h"