1. 下载系列安装包

1）NVIDIA 驱动程序

首先找到显卡对应的型号，在 NVIDIA 驱动程序下载链接处进行服务器相匹配的对应版本下载，而后在服务器运行下述代码，按照引导即可进行安装，对应版本号需要进行替换（这里可能要root的权限）。

sh NVIDIA-Linux-x86_64-***.**.run

如果是学校中的服务器，通常工程师会在在服务器上帮忙安装了最基础的 NVIDIA 默认的显卡驱动，所以上一步可以忽略。

2）CUDA

在安装CUDA之前，我们需要先查找驱动对应的CUDA版本，注意，如果驱动比较旧，那么CUDA版本就不能安装太新的，否则最后的全部安装完后，运行程序会报错（说多都是泪）。

我们可以用下述命令来查询服务器驱动对应的版本：

nvidia-smi

在下述链接上可以找到驱动程序与CUDA的对应版本关系（对应版本关系）

而后我们就能在下面网址中选择服务器相匹配的CUDA版本了：CUDA安装地址

注意，这里是默认版本，可以在下面链接中选到历史的版本（我们示例中选的其实是CUDA10.1）。这里想要下载比较快的话，推荐在本地使用IDM下载器进行下载（虽然界面很丑，但真的是下载神器！！Chrome默认下载器与迅雷都很慢），之后再传输到服务器上。下面的CUDNN也是同样的方式进行下载。

3）CUDNN

CUDNN安装地址

我们这里下载完成后都默认移动到本地个人用户的Downloads文件夹下：

~/Downloads

注意，上面的~均表示用户的子根路径，如/public/home/user，后面类似。

到这里就万事具备，只剩在服务器上进行安装了！

2. 安装

1）CUDA

首先进行CUDA的安装，先将路径变到Downloads文件夹下

cd ~/Downloads

由于我们是用qsub进行代码提交，因此不能进入.run文件中进行交互选择，直接可以使用下述方式进行暴力一键安装。

chmod +x cuda_10.1.105_418.39_linux.run
./cuda_10.1.105_418.39_linux.run --silent --toolkit --toolkitpath=~/cuda --defaultroot=~/cuda

2）CUDNN

而后就是cudnn的解压，注意这里如果下载下来的是.solitairetheme8格式文件，需要先用下述命令进行转化：

cp cudnn-10.1-linux-x64-v8.0.5.39.solitairetheme8 cudnn-10.1-linux-x64-v8.0.5.39.tgz

如果直接下载的是.tgz格式，直接就可以进行解压：

tar -zxvf cudnn-10.1-linux-x64-v8.0.5.39.tgz

下面将CUDNN对应的一些文件复制到cuda文件夹中：

cp ~/Downloads/cuda/include/cudnn*.h ~/cuda/include
cp ~/Downloads/cuda/lib64/libcudnn* ~/cuda/lib64
chmod a+r ~/cuda/include/cudnn.h ~/cuda/lib64/libcudnn*

3）设置全局变量

最后再找到个人用户路径下/public/home/user的配置文件，这里我们是.bash_profile，添加下述两行代码：

export PATH=~/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:~/cuda/lib64/

再source对应的配置文件：

source .bash_profile

最后我们可以用下述命令检查cuda版本是否正确。

nvcc -V

到这里就大功告成了！之后就可以安装pytorch等深度学习一系列框架啦！

参考

Linux深度学习环境配置
cuDNN的安装（版本选择， Runtime 还是 Developer）
二、CUDA安装和测试
2019-12-29 mmdetection 入坑指南
Install Cuda without root

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