零、環境
Ubuntu 18.04 顯卡 940MX
安裝Cuda8.0+Cudnn5.1
由於Ubuntu 18.04自帶的gcc版本為7.5.0,下文中使用了建立軟鏈接的方式，使得Cuda使用gcc5.0。
一、安裝合適版本的顯卡驅動
參考下圖，選擇適當版本
來源：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html
軟件和更新->附加驅動
下圖是默認情況
此時，設置->詳細信息中圖形顯示的是我的核心顯卡
這里我修改為418，執行完成后重啟機器，可以看到這兩處的變化
安裝完畢
sudo nvidia-smi
二、安裝 Cuda 8.0
1.下載
https://developer.nvidia.com/Cuda-toolkit-archive
選擇：
雖然Version中沒有18.04，但可選16.04，親測可以正常使用。（ 詳見 五、問題與解決 ）
** Base Installer** 和** Patch 2**都需要下載
下載得到這兩個文件
2.預備
安裝依賴
sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev
接下來的這個步驟，可以避免安裝出現“Can't locate InstallUtils.pm in @INC”的錯誤
（Can't locate InstallUtils.pm in @INC問題的參考鏈接：
https://forums.developer.nvidia.com/t/cant-locate-installutils-pm-in-inc/46952/10
https://askubuntu.com/questions/1086160/how-to-install-cuda-8-on-ubuntu-18-04-lts/1087842
參考博客：
https://blog.csdn.net/xiaoyang19910623/article/details/108407959
https://blog.csdn.net/u014529295/article/details/78820414）
cd進入文件存放目錄
bash ./cuda*.run --tar mxvf
sudo cp InstallUtils.pm /usr/lib/x86_64-linux-gnu/perl-base
export $PERL5LIB
3.安裝
sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run --override
彈出一堆協議申明，可以空格向下瀏覽，不過十分冗長，可以直接按q退出協議瀏覽。
退出協議的閱讀后，輸入accept接受協議，開始安裝
接下來幾個選項需要輸入y/n/enter選擇
Do you accept the previously read EULA?
accept/decline/quit: accept
You are attempting to install on an unsupported configuration. Do you wish to continue?
(y)es/(n)o [ default is no ]: y
Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 375.26?
(y)es/(n)o/(q)uit: n
Install the CUDA 8.0 Toolkit?
(y)es/(n)o/(q)uit: y
Enter Toolkit Location
[ default is /usr/local/cuda-8.0 ]:
Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?
(y)es/(n)o/(q)uit: y
Install the CUDA 8.0 Samples?
(y)es/(n)o/(q)uit: y
Enter CUDA Samples Location
[ default is /home/kingdom ]:
Installing the CUDA Toolkit in /usr/local/cuda-8.0 ...
Installing the CUDA Samples in /home/kingdom ...
Copying samples to /home/kingdom/NVIDIA_CUDA-8.0_Samples now...
Finished copying samples.
===========
= Summary =
===========
Driver: Not Selected
Toolkit: Installed in /usr/local/cuda-8.0
Samples: Installed in /home/kingdom
Please make sure that
- PATH includes /usr/local/cuda-8.0/bin
- LD_LIBRARY_PATH includes /usr/local/cuda-8.0/lib64, or, add /usr/local/cuda-8.0/lib64 to /etc/ld.so.conf and run ldconfig as root
To uninstall the CUDA Toolkit, run the uninstall script in /usr/local/cuda-8.0/bin
Please see CUDA_Installation_Guide_Linux.pdf in /usr/local/cuda-8.0/doc/pdf for detailed information on setting up CUDA.
***WARNING: Incomplete installation! This installation did not install the CUDA Driver. A driver of version at least 361.00 is required for CUDA 8.0 functionality to work.
To install the driver using this installer, run the following command, replacing <CudaInstaller> with the name of this run file:
sudo <CudaInstaller>.run -silent -driver
Logfile is /tmp/cuda_install_14643.log
Q&A：
a) 為什么會出現 **You are attempting to install on an unsupported configuration. ** ？
這個問題請看文末 五、問題與解決 中的 原因 ，對這里安裝沒有影響。
b) 關於 WARNING: Incomplete installation! This installation did not install the CUDA Driver
之前我們已經手動安裝了高版本的顯卡驅動，這里可以無視。故上面 Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 375.26? 的時候我們選擇的是 n
4.配置環境變量
vim ~/.bashrc
末尾處添加
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
source ~/.bashrc使環境變量生效
5.驗證安裝
nvcc -V
到這里，cuda的安裝就完成了，但是可能會在后續使用中出現gcc版本的問題。
建議執行 解決方法 , 通過添加軟鏈接的方式使得cuda改用gcc5.0。
三、安裝cuDNN v5.1
1.下載
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
這里下載需要登錄你的Nvidia賬號，如果沒有就注冊一個。注冊過程有可能出現訪問緩慢的情況。
下載也可能失敗。如果始終無法下載可以在windows下使用迅雷下載。
不過，windows下下載此文件，文件格式將會是solitairetheme8。
使用前請重命名，修改為.tgz。
若在ubuntu下下載，將會直接是tgz格式。
2.解壓
tar -zxvf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
解壓將會在當前目錄產生一個cuda文件夾
3.配置
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*
4.驗證安裝
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
可以看到我們的cuDNN版本
這步僅能查看版本，不能驗證cuDNN已可用。
如何驗證請看 五、問題與解決
四、驗證
cd進入安裝cuda產生的Samples目錄
kingdom@kingdom-ThinkPad-T470p:~$ cd NVIDIA_CUDA-8.0_Samples/
kingdom@kingdom-ThinkPad-T470p:~/NVIDIA_CUDA-8.0_Samples$ cd 1_Utilities/
kingdom@kingdom-ThinkPad-T470p:~/NVIDIA_CUDA-8.0_Samples/1_Utilities$ cd deviceQuery
kingdom@kingdom-ThinkPad-T470p:~/NVIDIA_CUDA-8.0_Samples/1_Utilities/deviceQuery$ make
kingdom@kingdom-ThinkPad-T470p:~/NVIDIA_CUDA-8.0_Samples/1_Utilities/deviceQuery$ ./deviceQuery
五、問題與解決
問題
問題出現在驗證cuDNN安裝上。這個問題與前文cuda安裝出現的一問原因相同。故放在一起來講。
如何驗證cuDNN安裝成功呢？
如果使用deb形式安裝cuDNN時，會附帶下載一份Sample，因為前文我用tgz格式安裝了，所以補充下載下圖的deb包。
得到這個文件
右鍵提取到此處解壓，得到的文件
右鍵提取到此處，得到data文件夾
其結構
其中的 cudnn_samples_v5 就是我們需要的
可以把它復制一份到我們指定的位置
這里我把它復制到了我的主目錄下
cd進入/cudnn_samples_v5/mnistCUDNN
make clean && make
編譯，遇到問題
error: #error -- unsupported GNU version! gcc versions later than 5 are not supported!
原因
Ubuntu 18.04自帶的gcc版本與cuda8.0要求的不同
參考官方給出的對照表
來源:https://docs.nvidia.com/cuda/archive/8.0/cuda-installation-guide-linux/index.html
解決方法
改變cuda使用的gcc版本
安裝低版本gcc和g++
sudo apt-get install gcc-5
sudo apt-get install g++-5
然后建立軟鏈接
sudo ln -s /usr/bin/gcc-5 /usr/local/cuda/bin/gcc
sudo ln -s /usr/bin/g++-5 /usr/local/cuda/bin/g++
這樣就可以正常編譯sample了
運行
./mnistCUDNN
出現 Test passed! 表示cuDNN安裝成功。