其实可直接看第 4 步的总结......

实验室服务器 Ubuntu 16.04 系统下原本安装的 cuda 版本是 9.0，硬件条件是一张 1080 Ti 的 GPU，在使用 PyTorch 的过程中想要把 cuda 版本换成 10.2，尝试了网上各种教程，无奈网络博客的质量实在是鱼目混珠，现在总结一下自己的踩坑记录，尽量详细地照顾到从头至尾的各个细节。

1. 走官网教程

首先想的当然是走官网的 cuda 安装教程啦，尝试了官网页面里的runfile(local)、deb(local)安装方式选项均失败，失败过程的详细说明如下：

1.1. 使用deb(local)方法(不推荐)

官网给的安装方式为：

$ wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/cuda-ubuntu1604.pin

$ sudo mv cuda-ubuntu1604.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600

$ wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.2/Prod/local_installers/cuda-repo-ubuntu1604-10-2-local-10.2.89-440.33.01_1.0-1_amd64.deb

$ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-10-2-local-10.2.89-440.33.01_1.0-1_amd64.deb

$ sudo apt-key add /var/cuda-repo-10-2-local-10.2.89-440.33.01/7fa2af80.pub

$ sudo apt-get update

$ sudo apt-get -y install cuda

虽然服务器上已经有安装的 cuda 9.0，但此方法不需要先卸载老版本(大概是因为用的 apt-get 安装会自动覆盖吧)，一路执行下来都没有报错，畅快地安装完成。然而，后又经过各种尝试后发现，在执行到最后一句sudo apt-get -y install cuda时，安装好的版本总是当前 NVIDIA 最新的 cuda 版本——截止到 2020.06.21 是 cuda 11.0，而我要安装的是 cuda 10.2(因为当前 PyTorch 只支持到 cuda 10.2)！

事实上，如果你要安装最新的 cuda 版本的话，这个方法非常好，安装流程到这里就可以结束了。

至于为什么总是安装的最新的 cuda 版本，而不是你以为的你指定的版本，大抵是因为最后那一句命令本质上还是用 apt 从软件源里下载 cuda，而软件源里的是最新版本所以你安装的也只能是最新版本吧。

1.2. 使用runfile(local)方法(推荐)

对于runfile(local)，官网给的安装方式为：

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

$ sudo sh cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run

这个看上去靠谱多了，毕竟是下载到本地你指定的安装包然后直接在本地安装，但是在执行sudo sh cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run发现依然报错，按其提示，用 cat 或 vim 查看相应的日志记录如下：

[INFO]: Driver not installed.

[INFO]: Checking compiler version...

[INFO]: gcc location: /usr/bin/gcc

[INFO]: gcc version: gcc version 5.4.0 20160609 (Ubuntu 5.4.0-6ubuntu1~16.04.12)

[INFO]: Initializing menu

[INFO]: Setup complete

[INFO]: Components to install:

[INFO]: Driver

[INFO]: 440.33.01

[INFO]: Executing NVIDIA-Linux-x86_64-440.33.01.run --ui=none --no-questions --accept-license --disable-nouveau --no-cc-version-check --install-libglvnd 2>&1

[INFO]: Finished with code: 256

[ERROR]: Install of driver component failed.

[ERROR]: Install of 440.33.01 failed, quitting

注意最后的[ERROR]: Install of driver component failed.，意思是驱动安装失败，我简直莫名奇妙。

找了找查看驱动相关的命令，使用sudo dpkg --list | grep nvidia-*命令查看了驱动版本号，发现竟然装了两个驱动版本！啥意思呢？就是原来我服务器上装的那个驱动，加上在上一步尝试deb(local)方法安装 cuda 时自动装的一个驱动，两个同时存在了。

为啥 cuda 覆盖了而 nvidia 驱动没覆盖，难道是我记错了 w(ﾟ Д ﾟ)w ？不过这其实并不重要，反正无论一个/两个都要卸载。

2. 解决驱动问题

为了这个专门写了篇博客，移步这里。

3. 安装

配置好 nvidia 驱动后，可以安装 cuda 了，先删除原有的 cuda，再对 1.2 节里下载的文件运行安装就可以了。

sudo apt autoremove cuda

# 若上一步删不干净，接着使用：

sudo apt --purge remove "*cublas*" "cuda*"

# 在 1.2 节之前下载的文件目录下运行：

sudo sh cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run

按照安装过程中的提示一步步走下来即可，会让你选择安装的组件等等，像 nvidia samples 后面那几个组件我就没有装。

4. 总结

简而言之，总的流程其实是：

适配好你需要的 NVIDIA Driver(英伟达驱动)，参考这里；

使用 1.2 节的runfile(local)方法先下载好相应的 cuda 版本；

按照第 3 节进行安装。