ubuntu 核显输出 独显计算
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本文为NVIDIA显卡深度学习环境配教程,主要内容为在ubuntu环境下安装NVIDIA显卡驱动、CUDA以及cuDNN。前面如何配置好Ubuntu基本工作环境请参考安装Ubuntu后应该做的事,本文提供一种可行稳妥的安装方法,更详细的安装方式还可参考CUDA官方安装文档与cuDNN官方安装文档。以下操作均在ubuntu 16.04.4 下测试通过,其他发行版本可作参考。
安装NVIDIA显卡驱动
NVIDIA显卡驱动一般有三种安装方法:
使用PPA源安装:最安全,最方便。但是未必有最新驱动,而且下载速度可能慢一点,需要准备好梯子。
安装CUDA时,顺便安装驱动,但未必是最新驱动(不推荐)。
官网下载NVIDIA驱动程序然后本地安装(下载runfile)。
apt-get安装(推荐)
卸载原有驱动
若已有N卡驱动,则需要先卸载:
sudo apt-get remove --purge nvidia*
如果是runfile安装:
sudo chmod +x NVIDIA*.run
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64*.run –uninstall
安装NVIDIA驱动
然后执行:
sudo add-apt-repository ppa:xorg-edgers/ppa #添加ppa源
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa #添加ppa源
sudo apt-get update #更新apt-get
sudo apt-get install nvidia-390 #安装390版本的driver
然后可能下载较慢但是最安全,这样安装系统会自动帮你禁用nouveau,所以这样安装完后不用手动禁用nouveau。
runfile 安装
去NVIDIA驱动程序下载官网下载合适的最新驱动,然后本地安装(下载runfile)。
禁用Nouveau驱动
grep nvidia /etc/modprobe.d/* /lib/modprobe.d/*
这个很重要 这个遇到 下面的问题很重要
Unable to load the 'nvidia-drm' kernel module
找这个文件blacklist-nvidia.conf 注释blacklist nvidia-drm
/lib/modprobe.d/blacklist-nvidia.conf:#blacklist nvidia-drm
打开配置文件:
sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf
然后在文本最后添加(禁用nouveau第三方驱动,之后也不需要改回来):
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
然后执行:
sudo update-initramfs -u
重启后,执行:
lsmod | grep nouveau
如果没有屏幕输出,说明禁用nouveau成功。
命令行安装驱动
在NVIDIA驱动程序下载官网下载合适的最新驱动,然后按下Ctrl+Alt+F1进入命令行模式,进入驱动所在文件夹,输入以下命令:
sudo service lightdm stop #这会关闭图形界面,但不用紧张
sudo chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-*.run #给驱动run文件赋予执行权限
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-*.run –no-opengl-files #后面的参数非常重要,不可省略
–no-opengl-files:表示只安装驱动文件,不安装OpenGL文件。这个参数不可省略,否则会导致登陆界面死循环。
–no-x-check:表示安装驱动时不检查X服务,非必需。
–no-nouveau-check:表示安装驱动时不检查nouveau,非必需。
-Z, --disable-nouveau:禁用nouveau。此参数非必需,因为之前已经手动禁用了nouveau。
-A:查看更多高级选项
必选参数解释:因为NVIDIA的驱动默认会安装OpenGL,而Ubuntu的内核本身也有OpenGL、且与GUI显示息息相关,一旦NVIDIA的驱动覆写了OpenGL,在GUI需要动态链接OpenGL库的时候就引起问题。
之后,按照提示安装,成功后重启即可。 如果提示安装失败,不要急着重启电脑,重复以上步骤,多安装几次即可。
测试
nvidia-smi #若列出GPU的信息列表,表示驱动安装成功
nvidia-settings #若弹出设置对话框,亦表示驱动安装成功
image2
安装CUDA
参考官方文档
到CUDA官方下载页面下载CUDA包(runfile)
建议安装版本:cuda 9.0 (tensorflow 现在支持得最好的cuda版本)
然后按照以下步骤安装:
安装
首先确保文件具有运行权限,然后运行:
sudo ./cuda_*linux.run --no-opengl-libs–no-opengl-libs:表示只安装驱动文件,不安装OpenGL文件。必需参数,原因同上。注意:不是-no-opengl-files。
–toolkit:表示只安装CUDA Toolkit,不安装Driver和Samples。
–help:查看更多高级选项。
之后,按照提示安装即可。依次选择:
accept #同意安装
n #不安装Driver,因为已安装最新驱动
y #安装CUDA Toolkit
<Enter> #安装到默认目录
y #创建安装目录的软链接
n #不复制Samples,因为在安装目录下有/samples
CUDA Sample测试
#编译并测试设备 deviceQuery:
cd /usr/local/cuda-9.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
然后执行:
./deviceQuery
如果测试的最后结果是Result = PASS,说明CUDA安装成功。
把CUDA加到环境变量中
vim ~/.bashrc
加入以下变量:
export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
使设置生效:source ~/.bashrc
安装cuDNN
参考官方文档
到cuDNN官方下载页面下载与CUDA版本相匹配的cuDNN包,要注册一个Nvidia账号,然后才可以下载。
建议的版本:cudnn 7.0 for cuda 9.0
进入安装包所在目录,依次输入以下命令:
tar -xzvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
至此,关于NVIDIA显卡环境的一切已全部配置完成。
安装 Tensorflow GPU 版本
关于GPU加速训练过程不再强调,推荐tensorflow 1.6 版本,刚好和cuda对应起来,非常稳定。
pip install tensorflow-gpu==1.6 --user #python2
pip3 install tensorflow-gpu==1.6 --user #python3
安装 Pytorch GPU 版本
到Pytorch官网安装最新版本就可以了,pytorch用户体验很好,一般没有兼容性问题。选择你的Python版本和安装方式,推荐使用pip安装,选好cuda 9.0,然后官网会生成安装命令,copy到命令行执行即可安装。
安装 MxNet GPU 版本
参考MxNet官网安装教程安装最新版本就可以了。
安装依赖
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y wget python
wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py && sudo python get-pip.py
安装cuda 9.0 版
pip install mxnet-cu90 --pre --user #python2
pip3 install mxnet-cu90 --pre --user #python3
其他有一些可选安装项可以看MxNet官网安装选择性安装。
希望能交流更多技术,关注小白的微信公众号吧。
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