安裝nvidia驅動
其實不用,cuda已經自帶了驅動了。
我是通過系統的軟件升級中心來安裝的,如下圖所示
安裝之后可以在終端中使用命令nvidia-smi
來驗證,如下圖所示
安裝cuda10.2
從網站https://developer.nvidia.com/cuda-10.2-download-archive
上下載。網站給出了如下的下載安裝代碼:
- wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-ubuntu1804.pin
- sudo mv cuda-ubuntu1804.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
- wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.2/Prod/local_installers/cuda-repo-ubuntu1804-10-2-local-10.2.89-440.33.01_1.0-1_amd64.deb
- sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804-10-2-local-10.2.89-440.33.01_1.0-1_amd64.deb
- sudo apt-key add /var/cuda-repo-10-2-local-10.2.89-440.33.01/7fa2af80.pub
- sudo apt-get update
- sudo apt-get -y install cuda
重啟系統。
修改環境變量PATH
和LD_LIBRARY_PATH
。在.bashrc
中添加如下內容:
export PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
使用source .bashrc
來更新。
然后安裝、編譯、運行一個實例:
cuda-install-samples-10.2.sh ~
cd ~/NVIDIA_CUDA-10.2_Samples/5_Simulations/nbody
make
./nbody
出現如下的界面
安裝成功。
輸入nvcc -V
命令,出現如下信息:
安裝CUDNN
從網站https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download(需要登錄)下載對應的cudnn。
參考https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/install-guide/index.html進行安裝。
sudo dpkg -i libcudnn8_8.0.3.33-1+cuda10.2_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn8-dev_8.0.3.33-1+cuda10.2_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn8-samples_8.0.3.33-1+cuda10.2_amd64.deb
驗證安裝的結果
cp -r /usr/src/cudnn_samples_v8/ $HOME
cd $HOME/cudnn_samples_v8/mnistCUDNN
make clean && make
./mnistCUDNN
出現Test passed!
的提示。表示安裝成功。
安裝PyTorch
根據https://pytorch.org/上面的指導,選擇對應的版本之后會有相應的安裝命令。我的命令是:
sudo pip3 install torch torchvision