一、装置驱动

1. 下载驱动

去 NVDIA driver search page 搜寻你的显卡须要的驱动型号并下载(如图）。

搜寻，而后 download

2. 禁用 nouveau

关上终端，输出：

sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf 

在 blacklist.conf 文件开端加上这两行，并保留：

blacklist nouveau

而后执行命令：

sudo update-initramfs -u  // 利用更改

重启电脑，验证是否禁用 nouveau，这一条是用来禁用 nouveau 驱动，之后也不须要改回来。：

lsmod | grep nouveau

没有信息返回阐明已禁用了如图：

3. 装置 NVIDIA 驱动

关上 terminal 卸载旧版本 NVIDIA 驱动：

sudo apt-get remove --purge nvidia*

进入到下载好的.run 文件夹下给驱动 run 文件赋予执行权限：

sudo chmod  a+x NVIDIA-Linux-x86_64-460.84.run // 对应本人下载的驱动名称

装置 NVIDIA 驱动

sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-460.84.run -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files
// 留神：前面三个选项的后面都是：减号“-”

• -no-x-check：装置驱动时敞开 X 服务
• -no-nouveau-check：装置驱动时禁用 nouveau
• -no-opengl-files：只装置驱动文件，不装置 OpenGL 文件（最重要）

装置过程中的选项：

The distribution-provided pre-install script failed! Are you sure you want to continue? 抉择 yes 持续。Would you like to register the kernel module souces with DKMS? This will allow DKMS to automatically build a new module, if you install a different kernel later?  抉择 No 持续。问题没记住，选项是：install without signing


问题大略是：Nvidia's 32-bit compatibility libraries? 抉择 No 持续。Would you like to run the nvidia-xconfigutility to automatically update your x configuration so that the NVIDIA x driver will be used when you restart x? Any pre-existing x confile will be backed up.  抉择 Yes

这些选项如果抉择谬误可能会导致装置失败，没关系，只有后面不出错，多尝试几次就好。

查看 NVIDIA 版本测验是否装置实现

二、装置 CUDA

1. 下载

去官方网站下载合乎本人电脑的 cuda 版本，抉择好相应的版本后依照上面提供的形式进行装置。

最初一项 Installer Type 倡议抉择runfile [local]，因为命令行少，更不便。

以这个图为例，就是先下载 cuda_11.4.0_470.42.01_linux.run 这个文件（能够间接把链接放到浏览器去下载）。

2. 装置

下载之后，运行如下命令

sudo sh cuda_11.4.0_470.42.01_linux.run

输出 accept 回车

这个中央不要下载 Driver，因为之前曾经装置完了，肯定要抉择 CUDA Toolkit 10.2。

勾销抉择的办法是：光标停留在 Driver 那一行上，而后回车，使 [] 里的 X 隐没

抉择 Install 回车

看到这页面预计是装置完了，输出以下命令验证是否胜利：

cat /usr/local/cuda/version.txt

如果显示没有这个文件，就到该文件夹上来看看有没有一个version.txt，外面如果有version.json，且 json 中有版本信息，也能够。

接下来设置环境变量

gedit ~/.bashrc

退出如下环境变量(留神批改为本人的门路)：

export PATH=/usr/local/cuda-11.4/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.4/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

保留退出，终端运行：

source ~/.bashrc

终端运行：

nvcc -V

如果显示上面的文子就阐明装置胜利了。

三、装置 cuDNN

进入官网（须要注册）

注册之后进入，批准协定，显示如下

抉择本人的版本，我须要CUDA11，就点第一个。

当初有两种装置 cuDNN 的形式，第一种形式能够测验；第二种形式要下载的文件比拟少。

第一种：Debian File 模式的装置

1. 下载

抉择 ubuntu20 的这个三文件下载到本地，

2. 装置

而后执行以下三个命令

sudo dpkg -i libcudnn8_8.2.2.26-1+cuda11.4_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn8-dev_8.2.2.26-1+cuda11.4_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn8-samples_8.2.2.26-1+cuda11.4_amd64.deb

3. 验证

当抉择 Debian File 进行装置时会在 /usr/src/cudnn_samples_v8 有一些 cudnn 的例子

在任意目录下开展终端，运行以下命令，通过编译 mnistCUDNN sample 进行验证

cp -r /usr/src/cudnn_samples_v8/ $HOME
cd  $HOME/cudnn_samples_v8/mnistCUDNN
make clean && make
./mnistCUDNN

如果在执行 sudo make”时报以下编译谬误：fatal error: FreeImage.h

mnistCUDNN  sudo make
CUDA_VERSION is 11010
Linking agains cublasLt = true
CUDA VERSION: 11010
TARGET ARCH: x86_64
HOST_ARCH: x86_64
TARGET OS: linux
SMS: 35 50 53 60 61 62 70 72 75 80 86
test.c:1:10: fatal error: FreeImage.h: No such file or directory
    1 | #include "FreeImage.h"
      |          ^~~~~~~~~~~~~
compilation terminated.

则执行：sudo apt-get install libfreeimage3 libfreeimage-dev，而后从新验证。

如果装置胜利将会有如下图所示的：Test passed!

这种验证会在 home 目录下生成一个 cudnn_samples_v8 文件加，验证胜利后删除即可。

第二种：Tar File 模式的装置

1. 下载

抉择 ubuntu20 的这个文件下载到本地，

2. 装置

下载的是 tgz 的压缩包，须要先解压：

tar -xzvf cudnn-11.4-linux-x64-v8.2.2.26.tgz

执行装置，其实就是拷贝头文件和库文件并给予权限

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*

实现。解压操作会在当前目录生成一个 cuda 文件夹，删除即可。

参考（包含局部图）：

https://www.zhihu.com/collect…

https://blog.csdn.net/dudu815…

https://blog.csdn.net/xhw205/…