ubuntu14.04 安装 CUDA 7.5 / CUDA 8.0

原文转自:http://blog.csdn.net/masa_fish/article/details/51882183

CUDA7.5和CUDA8.0的安装过程是一毛一样的。所以如果安装CUDA8.0的同学,直接将下文中的所有7.5替换为8.0即可。



折腾了好多天,前后重装了大概六、七次Ubuntu,终于上把CUDA安装好了,被坑了好多次,也走了不少弯路。

第一次发帖,还请多指教。



【环境】

笔记本:ThinkPad T450 X86_64

显卡:主显 Intel HD Graphics 5500 ; 独显 NVIDIA GT 940M

系统环境:Ubuntu14.04 64位、Windows7 64位 双系统

CUDA 版本: 7.5

其他:Ubuntu中不存在已经安装的CUDA



先说说自己遇到的大坑吧,安装完CUDA之后总是遇到登录界面循环问题:输入密码后又跳回密码输入界面。尝试了网上的多种说法无解,最终发现我的问题是出在双显卡这里。最后是在官方安装文档中找到了答案。

问题解决方案:

在安装cuda时,会出现提示,询问你是否需要安装 openGL Libraries。如果你的电脑是双显,而且用来显示的那块GPU不是NVIDIA,则OpenGL Libraries就不应该安装,否则不是NVIDIA的那块GPU使用的OpenGL Libraries会被覆盖,然后GUI就无法工作了。


先谈谈关于安装CUDA的几点感受吧

关于 CUDA的安装,网上有特别多的安装帖子,我在安装的时候也参考了很多。你会发现网上很多的安装帖子,一般只做十几个操作就完事了。但是CUDA的官方安装文档却非常冗长,有四十多页,别觉得它是废话,其实都是干货。

网上的安装帖子之所以精炼,是因为它只涵盖了必须的安装步骤,跳过了许多的检查操作(例如:检查电脑中是否已安装CUDA需要依赖的软件、是否已经卸载会与CUDA产生冲突的软件)等。如果你足够幸运,电脑里上恰好该有的有,不该有的没有,那这么做没问题,但通常情况下你并没有那么走运。

CUDA这个东西需要依赖的、牵着的东西特别多,如果没有做好检查,则在安装时候特别容易出现各种各样的冲突,且一旦冲突发生,即使卸载CUDA也不能解决问题,只能重装系统。

我最后就是参考CUDA的官方文档安装成功的。


总结一下,我的安装建议是

1) 一定要下一份CUDA官方的安装文档,按照它的步骤一步步慢慢来,不可偷懒

CUDA 7.5 官方安装文档下载

2) 在安装之前一定要详细检查自己的系统环境、软件是否符合CUDA的安装要求。不要存有侥幸心理,跳过检查步骤

3) 每进行一项操作,都检查一下该项操作是否成功

下面分享一下我的安装步骤。基本跟CUDA的官方安装文档的操作是一致的,不同的地方都有特别注明。

安装CUDA主要分三大环节。

一、安装前的环境准备和检查

二、安装CUDA

三、安装完的校验。

1、安装Ubuntu系统14.04

新安装完的14.04系统会提示很多更新项。

网上有很多帖子说不建议更新,说更新过后会导致安装CUDA发生系统界面循环登录的问题。

但是我更新后,并没有遇到任何问题。

2、检查自己的电脑环境是否具备安装CUDA的条件

a) 检查自己的GPU是否是CUDA-capable

在终端中输入: $ lspci | grep -i nvidia ,会显示自己的NVIDIA GPU版本信息

去CUDA的官网查看自己的GPU版本是否在CUDA的支持列表中

b) 检查自己的Linux版本是否支持 CUDA(Ubuntu 14.04没问题)

c) 检查自己的系统中是否装了gcc

在终端中输入: $gcc –version 可以查看自己的gcc版本信息

d) 检查是否安装了kernel header和 package development

在终端中输入: $uname –r 可以查看自己的kernel版本信息

在终端中输入:$ sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)

可以安装对应kernel版本的kernel header和package development

以上检查我的电脑系统都满足要求,如果没有满足要求的话,可以参考cuda的官方文档,里面有详细的针对每个问题的解决方案。

3、 选择安装方式

CUDA提供两种安装方式:package manager安装和runfile安装

我本来选的是 package manager 安装,这种方法相对简单,但尝试了几次都失败。后来是转换到runfile安装才成功的。因此此处只介绍runfile安装方式。

下载cuda安装包:cuda官网下载,根据系统信息选择对应的版本,runfile安装的话最后一项要选择 runfile文件

CUDA 7.5 下载链接

PS: 一定要下载到英文文件夹(目录不能含中文)

4、runfile安装cuda

a) 禁用 nouveau

终端中运行:$ lsmod | grep nouveau,如果有输出则代表nouveau正在加载。

(1)直接移除这个驱动(备份出来)

$ mv /lib/modules/4.4.0-31-generic/kernel/drivers/gpu/drm/nouveau/nouveau.ko  /lib/modules/4.4.0-31-generic/kernel/drivers/gpu/drm/nouveau/nouveau.ko.org

PS: 红色部分每个版本是不一样的,可以cd过去看一下是什么版本

(2)重新加载

$ update-initramfs -u

(3)重启

设置完毕可以再次运行 $ lsmod | grep nouveau 检查是否禁用成功,如果运行后没有任何输出,则代表禁用成功。

b) 重启电脑,到达登录界面时,alt+ctrl+f1,进入text mode,登录账户

c) 输入 $ sudo service lightdm stop 关闭图形化界面

d) 切换到cuda安装文件的路径,运行$ sudo sh cuda_7.5.18_linux.run

按照提示一步步操作

遇到提示是否安装openGL ,选择no(如果你的电脑跟我一样是双显,且主显是非NVIDIA的GPU需要选择no,否则可以yes)

其他都选择yes或者默认

安装成功后,会显示installed,否则会显示failed

e) 输入 $ sudo service lightdm start 重新启动图形化界面。

Alt + ctrl +F7,返回到图形化登录界面,输入密码登录。

如果能够成功登录,则表示不会遇到循环登录的问题,基本说明CUDA的安装成功了。

f) 重启电脑。检查Device Node Verification

检查路径/dev下 有无存在名为nvidia*(以nvidia开头)的多个文件(device files)

如果没有的话,可以参考官方文档里的指导步骤,进行添加。

g) 设置环境变量。

终端中输入 $ sudo gedit /etc/profile

在打开的文件末尾,添加以下两行。

export PATH=/usr/local/cuda-7.5/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda7.5/lib64

保存文件。

这里有点与官方安装文档稍有不同,需要说明:

官方文档里说只需在终端中运行上述两条export语句即可,但如果不将它们不写入/etc/profile文件的话,这样的环境变量在你退出终端后就消失了,不起作用了,所以写入才是永久的做法。

h) 重启电脑,检查上述的环境变量是否设置成功。

终端中输入 : $ env

在输出的环境变量中检查有无上述 g) 中设置的变量,如果有则代表设置成功。



到此为止,CUDA的安装算是告一段落了。为了保险起见,建议进行下述的检查工作,确保真正的安装成功。

5、 安装完毕后的检查工作。

a) 检查 NVIDIA Driver是否安装成功

终端输入 :$ cat /proc/driver/nvidia/version 会输出NVIDIA Driver的版本号

b) 检查 CUDA Toolkit是否安装成功

终端输入 : $ nvcc –V 会输出CUDA的版本信息

c) 尝试编译cuda提供的例子

切换到例子存放的路径,默认路径是 ~/NVIDIA_CUDA-7.5_Samples

(即 /home/xxx/ NVIDIA_CUDA-7.5_Samples, xxx是你自己的用户名)

然后终端输入:$ make

如果出现错误的话,则会立即报错停止,否则会开始进入编译阶段。

我的第一次运行时出现了报错,提示的错误信息是系统中没有gcc

然后在终端运行 $ sudo apt-get install gcc 安装完gcc后 再make就正常了

整个编译的时间持续比较长,耐心等待,大概十几分钟是需要的。

d) 运行编译生成的二进制文件。

编译后的二进制文件 默认存放在~/NVIDIA_CUDA-7.5_Samples/bin中。

切换路径 : cd ~/NVIDIA_CUDA-7.5_Samples/bin/x86_64/linux/release

终端输入 :$ ./deviceQuery

看到类似如下图片中的显示,则代表CUDA安装且配置成功(congratulation!!)

再检查一下系统和CUDA-Capable device的连接情况

终端输入 : $ ./sandwidthTest

看到类似如下图片中的显示,则代表成功



最后祝大家都能顺利安装CUDA~~

时间: 2024-08-04 01:40:55

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