Ubuntu安装CUDA Toolkit

参考NVIDIA官网提供的安装说明，并结合自己多次尝试后的安装经验，完成了本文，希望能为大家提供便捷。
总体来看，在Linux操作系统上，不同版本安装方式基本一致，本教程适用于v10.2以前的CUDA Toolkit在各个Linux发行版本的.run文件安装。

准备工作

1. 确定你有支持CUDA的NVIDIA GPU

   $ lspci | grep -i nvidia
   3b:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation GP100GL [Tesla P100 PCIe 16GB] (rev a1)
   

   并前往这里对应位置查看当前GPU是否支持CUDA。

2. 确定要安装的CUDA Toolkit版本
   注意： 如果是用来训练TensorFlow、Pytorch等深度学习框架，请参考此类深度学习框架GPU版本的编译环境进行安装。

   • 版本向下兼容？？（不确定，但应安装较新版本的CUDA）

3. 获取安装文件

   $ wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.2/Prod/local_installers/cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run
   

   名称解释 cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run
   10.2.89 ：CUDA版本　　　　440.33.01 ：当前文件附带的NVIDIA显卡驱动版本

4. 请自行验证文件的md5码。

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环境配置

依据下图确定CUDA Toolkit依赖的系统环境(以v10.2在Ubuntu上的安装为例)。
注意： 为保证.run安装的顺利进行，请保证系统的Kernel版本与表格严格一致。

若不一致很可能导致GPU驱动安装失败，甚至无法进入图形界面。

1. 查看Linux发行版本

   $ uname -m && cat /etc/*release
   x86_64
   DISTRIB_ID=Ubuntu
   DISTRIB_RELEASE=18.04
   DISTRIB_CODENAME=bionic
   DISTRIB_DESCRIPTION="Ubuntu 18.04.3 LTS"
   

2. 查看内核（Kernel）版本

   $ uname -r
   5.0.0-37-generic
   

   kernel版本与CUDA 10.2的安装环境要求不一致，应更改内核版本至4.15.0。

3. 查看GCC版本

   $ gcc --version
   gcc (Ubuntu 7.4.0-1ubuntu1~18.04.1) 7.4.0
   Copyright (C) 2017 Free Software Foundation, Inc.
   This is free software; see the source for copying conditions.  There is NO
   warranty; not even for MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.
   

   gcc版本与CUDA10.2的安装环境要求不一致，应更改gcc版本。
   Ubuntu 18.04 无法通过apt install安装gcc 7.3.0，解决方案是自己动手编译安装GCC，耗时较长，且不利于后续版本更新。

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   注意: 当前(Dec. 4, 2019)，TensorFlow和Pytorch的GPU版本仍没有依据CUDA Toolkit 10.2进行编译，v10.2不是主流选择，请下载安装 v10.1 update2。

   Ubuntu 18.04安装 CUDA Toolkit 10.1 update2 不需要更改内核和GCC。

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4. 安装内核头文件和开发工具包

   $ sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)
   

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禁用 Nouveau

安装NVIDIA驱动驱动之前，应先禁用Nouveau驱动（此节方法仅适用于Ubuntu，其他发行版其参考官网说明）。

1. 查看Nouveau驱动是否已载入

   $ lsmod | grep nouveau #若该命令有输出，则说明已载入
   

2. 禁用Nouveau
   -新建文件

   $ sudo vi /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
   

   输入a后添加

   blacklist nouveau
   options nouveau modeset=0
   

   按ESC后输入:wq保存并退出。
   -重新生成内核的initramfs

   $ sudo update-initramfs -u
   

   -重启系统

   reboot
   

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安装CUDA

禁用图形界面

重启后，输入Crtl+Alt+F1~F6键进入非图形界面，并登陆

1. 确认Nouveau是否载入

   $ lsmod | grep nouveau # 无任何输出说明已被禁止
   

2. Ubuntu18.04 禁用图形界面

   sudo systemctl set-default multi-user.target
   sudo reboot
   

3. Ubuntu 16.04 禁用图形界面

   $ sudo service lightdm stop
   

安装驱动和CUDA

1. cd到.run所在目录，以--no-opengl-libs参数安装

   $ sudo sh cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run --no-opengl-libs
   

2. accept 安装协议，并选择安装所有组件

3. 验证安装成功

   $ nvidia-smi
   

   输出

   Fri Dec  * 17:07:54 2019  
   +-----------------------------------------------------------------------------+
   | NVIDIA-SMI 418.87.00    Driver Version: 418.87.00    CUDA Version: 10.1     |
   |-------------------------------+----------------------+----------------------+
   | GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
   | Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
   |===============================+======================+======================|
   |   0  Tesla P100-PCIE...  Off  | 00000000:3B:00.0 Off |                    0 |
   | N/A   41C    P0    28W / 250W |      0MiB / 16280MiB |      0%      Default |
   +-------------------------------+----------------------+----------------------+
                                                                                  
   +-----------------------------------------------------------------------------+
   | Processes:                                                       GPU Memory |
   |  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |
   |=============================================================================|
   |  No running processes found                                                 |
   +-----------------------------------------------------------------------------+
   

   $ cat /proc/driver/nvidia/version
   

   输出

   NVRM version: NVIDIA UNIX x86_64 Kernel Module  418.87.00  Thu Aug  8 15:35:46 CDT 2019
   GCC version:  gcc version 7.4.0 (Ubuntu 7.4.0-1ubuntu1~18.04.1) 
   

   注意： 如输出出现问题，请卸载已安装的驱动和CUDA，以避免无法进入图形界面

   $ sudo /usr/bin/nvidia-uninstall   # 卸载驱动
   $ sudo /usr/local/cuda-10.1/bin/cuda-uninstaller   # 卸载CUDA
   

4. 若验证无问题，开启图形界面并重启计算机
   对于Ubuntu 18.04

   sudo systemctl set-default graphical.target
   sudo reboot
   

   对于Ubuntu 16.04

   $ sudo service lightdm start
   sudo reboot
   

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配置环境变量

1. 终端中输入

   $ sudo gedit /etc/profile
   

2. 在打开的文件末尾，添加以下两行。
   64位系统：

   export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin:/usr/local/cuda-10.1/NsightCompute-2019.4.0${PATH:+:${PATH}}
   export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64\
                            ${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
   

   32位系统：

   export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin:/usr/local/cuda-10.1/NsightCompute-2019.4.0${PATH:+:${PATH}}
   export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib\
                            ${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
   

3. 使更改生效
   输入

   $ source /etc/profile
   

   或者

   $ sudo reboot
   

4. 查看环境变量配置成功

   $ nvcc -V
   

   Built on Sun_Jul_28_19:07:16_PDT_2019
   Cuda compilation tools, release 10.1, V10.1.243
   

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总结

1. 排版有问题，后续会更改。
2. 遇到问题欢迎各位一起交流，我会尽量回复。
3. 这是出错最少的安装方法。
4. GPU驱动和CUDA分开安装也行，请先确定所安装的驱动版本支持对应的CUDA版本和系统内核版本。