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CentOS 安装Nvidia驱动+CUDA+cuDNN+Anaconda3

时间：2024-04-08 09:20:19

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一、安装Nvidia显卡驱动1.1 添加 ELRepo 源:1.2 删除已安装的驱动，如果是之前没有安装过显卡驱动的这步可以跳过1.3 安装显卡检查程序:1.4 检测显卡型号，并选择对应的驱动:1.5 Nvidia官网下载对应显卡驱动1.6 将 nouveau 驱动禁用1.7 安装Nvidia显卡驱动二、安装CUDA2.1 查看适合该显卡的CUDA版本，由上面的nvidia-smi命令得到的`CUDA Version：11.2`2.2 去[CUDA官网](/cuda-toolkit-archive)下载对应版本2.3 复制链接，使用`wget`下载：2.4 安装CUDA三、CuDNN3.1 查看CUDA版本3.2 [cuDNN官网下载](/rdp/cudnn-download)3.3 下载完成后，进行解压，进入解压好的文件夹中3.4 使用指令进行对应文件的复制即可3.5 最后验证下四. Anaconda

一、安装Nvidia显卡驱动

1.1 添加 ELRepo 源:

elrepo是CentOS十分有用的稳定的软件源，与其他软件源不一样的是，这个第三方源主要是提供硬件驱动、内核更新方面的支持，如显卡、无线网卡、内核等等，现在已经支持centos7.x+,更新较快。

添加 ELRepo 源:$ sudo rpm --import /RPM-GPG-KEY-$ sudo rpm -Uvh /elrepo-release-7.0-2.el7.elrepo.noarch.rpm

1.2 删除已安装的驱动，如果是之前没有安装过显卡驱动的这步可以跳过

$ sudo yum remove nvidia*

1.3 安装显卡检查程序:

$ sudo yum install nvidia-detect

1.4 检测显卡型号，并选择对应的驱动:

$ nvidia-detect -vProbing for supported NVIDIA devices...[10de:1c03] NVIDIA Corporation GP106 [GeForce GTX 1060 6GB]This device requires the current 440.64 NVIDIA driver kmod-nvidia

根据 nvidia-detect 的输出信息，可以知道显卡的型号，以及要使用的驱动版本 460.39。

安装显卡驱动

若驱动版本为 460.xx，则安装 460xx 版本:

1.5 Nvidia官网下载对应显卡驱动

1、去到 Nvidia显卡驱动官网，选择匹配你的显卡的驱动。

《CentOS安装TeslaV100显卡驱动》:https://blog.90.vc/archives/507.

2、看到适合自己的版本就可以下载，因为我选择的版本是 460.30，点击【下载】

3、进入详情页，再次点击下载

4、待安装包下载好，官方下载的是 .run 版本的,用此安装包进行安装

安装过程中可能报错：

Verifying archive integrity…

Error in check sums 3466312881 624779739(md5验证不一致，可能是下载的文件有问题）

解决：用wget下载到指定文件夹

$ wget https://cn./XFree86/Linux-x86_64/460.39/NVIDIA-Linux-x86_64-460.39.run /home/jimmy2/package

1.6 将 nouveau 驱动禁用

首先说明下什么是Nouveau，为什么有些系统安装N卡驱动的时候会提示之类的错误:

ERROR: The Nouveau kernel driver is currently in use by your system. Thisdriver is incompatible with the NVIDIA driver……

Nouveau是由第三方为NVIDIA显卡开发的一个开源3D驱动，也没能得到NVIDIA的认可与支持。

使用命令打开配置文件/lib/modprobe.d/dist-blacklist.conf

$ vim /lib/modprobe.d/dist-blacklist.conf

1、注释掉 #blacklist nvidiafb

2、然后添加以下语句：

blacklist nouveau

options nouveau modeset=0

3、重建initramfs image步骤

$ mv /boot/initramfs-$(uname -r).img /boot/initramfs-$(uname -r).img.bak$ dracut /boot/initramfs-$(uname -r).img $(uname -r)

4、重启系统

重启之后，屏幕分辨率会变得很低，那是因为我们禁用nouveau显卡驱动的缘故，在成功安装Nvidia显卡驱动后，这个问题自然会得到解决。

5、查看nouveau是否已经禁用

$ lsmod|grep nouveau

如果没有显示相关的内容，说明已禁用。

1.7 安装Nvidia显卡驱动

1、查看【显示操作系统的发行版号】

$ uname -r3.10.0-1160.15.2.el7.x86_64

2、获取 kernel source命令：

注意：命令中的x.x.x-x是刚刚使用uname -r得出来的，我的指令是 yum install linux-headers-3.10.0-1160-generic

yum install linux-headers-3.10.0-1160-generic

3、给驱动增加执行权限，否则无法安装

$ chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-460.39.run

4、安装驱动

$ ./NVIDIA-Linux-x86_64-460.39.run -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files

命令解析:

-no-x-check：安装驱动时关闭X服务-no-nouveau-check：安装驱动时禁用nouveau-no-opengl-files：只安装驱动文件，不安装OpenGL文件, 只有禁用OpenGL这样安装才不会出现循环登陆的问题

Install NVIDIA's 32-bit compatibility libraries?选择No

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.，选择Yes

5、检查驱动是否安装成功

nvidia-smi 和 lspci |grep NVIDIA

输出如下就表明安装成功：

6、重启reboot

二、安装CUDA

2.1 查看适合该显卡的CUDA版本，由上面的nvidia-smi命令得到的`CUDA Version：11.2`

2.2 去CUDA官网下载对应版本

2.3 复制链接，使用`wget`下载：

1）选择对应版本的cuda，我这里选择的是11.2，然后进入配置界面:Linux，X86_64,CentOS,7,runfile(local).

复制最下方的两行下载和安装命令

2）下载CUDA软件包并保存到指定文件夹，我这里是/home/jimmy2/package

wget https://developer./compute/cuda/11.2.0/local_installers/cuda_11.2.0_460.27.04_linux.run /home/jimmy2/package

也可以将下载链接拷贝到下载软件中下载

2.4 安装CUDA

用sh命令安装CUDA

sudo sh cuda_11.2.0_460.27.04_linux.run

1）出现一个文档，输入accept

2）取消选中Driver，已经安装了显卡驱动之后，这里会导致冲突报错，一定要取消！

3）确认无误之后，选择Install

4）等待一段时间，会弹出这个警告信息，其出现的原因是因为刚刚没有选择安装 Driver ，我们事先安装好了显卡的 Driver，这里友好提示，忽略即可

5）添加环境变量

vim ~/.bashrc

6）在.bashrc文件最后写入并保存：

export PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin:$PATHexport LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-10.2/lib64

source ~/.bashrc

8）测试 CUDA 命令，显示如下证明成功！

cat /proc/driver/nvidia/versionnvcc -V

三、CuDNN

3.1 查看CUDA版本

nvcc -V

3.2 cuDNN官网下载

选择适配 CNDA 版本的 cuDNN版本进行下载；

3.3 下载完成后，进行解压，进入解压好的文件夹中

解压参考

《在centos7.5中解压.tgz》

3.4 使用指令进行对应文件的复制即可

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-10.2/include/ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-10.2/lib64/ sudo chmod a+r /usr/local/cuda-10.2/include/cudnn.h sudo chmod a+r /usr/local/cuda-10.2/lib64/libcudnn*

（安装cuDNN

sudo rpm -ivh libcudnn7-7.4.2.24-1.cuda9.0.x86_64.rpmsudo rpm -ivh libcudnn7-devel-7.4.2.24-1.cuda9.0.x86_64.rpmsudo rpm -ivh libcudnn7-doc-7.4.2.24-1.cuda9.0.x86_64.rpm

然后测试

cdcd cudnn_samples_v7/mnistCUDNN/sudo make cleansudo make./mnistCUDNN）