Date Modified Tags Linux / CUDA / GPU

1. Introduction

记录使用nvidia cuda run包安装驱动和cuda toolkit的过程。

2. 下载run包

deepin15.10基于debian stable,因此使用ubuntu的底包即可:

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1604

安装依赖组件,否则会提示缺少库:

sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev 

3. 关闭开源驱动

3.1 方法一 使用自带工具禁用nouveau开源驱动

如果是n卡,默认deepin和ubuntu应该都是开启的nouveau的开源驱动,可以在系统的显卡驱动管理中切换到闭源驱动上去。自动安装完成后重启一次。

3.2 方法二 写黑名单列表关闭

sudo deepin-editor /etc/modprobe.d/blacklist.conf
# 在文件最后加一行:
blacklist nouveau
# 更新内核配置
sudo update-initramfs -u
# 重启
sudo reboot

4. 关闭X

使用ctrl + alt + F2进入tty2,关闭桌面显示管理器:

sudo service lightdm stop
# 如果是gnome
sudo service gdm stop
sudo service gdm3 stop

# 卸载原来的nvidia驱动
sudo apt purge nvidia-*

5. 安装

sudo ./cuda_9.2.148_396.37_linux.run

q退出条款说明,accept接受条款。提示你可能在不支持的硬件上安装驱动,是否继续,输入yes。

安装过程中,尽量选择default的配置参数安装。

完成后重启即可。

6. 说明

之前看到别人有使用“源里的驱动 + run包的toolkit”方案来安装toolkit,尽管nvidia-smi可以正常显示结果,但是使用samples里的devicequery时,会提示runtime驱动不匹配。所以如果你对cuda toolkit有使用需求,最好用官网的run包来安装。

Reference

Deepin搭建深度学习环境(安装显卡驱动、cuda、cuDNN)

Linux安装NVIDIA显卡驱动的正确姿势

cuda:Missing recommended library: libGLU.so,libX11.so,libXi.so,libXmu.so


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