卸载cuda8.0,重装nvidia显卡驱动,安装cuda10.1和cudnn

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卸载 cuda (cudnn也删除)

CUDA和cuDNN关系

CUDA是NVIDIA的通用并行计算架构,cuDNN是深度神经网络GPU加速库,是CUDA的扩展计算库,它的插入式设计,即只要把cuDNN文件复制到CUDA的对应文件夹里,不会对CUDA造成其他影响。

# 用 runfile 方式安装的删除方法:
sudo /usr/local/cuda-8.0/bin/uninstall_cuda_8.0.pl
# 用 package manager 方式安装的删除方法:
sudo apt-get --purge remove cuda-8.0
sudo apt autoremove
sudo apt-get autoclean
# cudnn文件和samples残留在 /usr/local/cuda-8.0/,删除
sudo rm -rf /usr/local/cuda-8.0/

卸载 nvidia 驱动

Ctrl+Alt+F1

屏幕 .... 一直过不去解决:用secureCRT连接,修改文件grub,更新grub,重启

vi /etc/default/grub
GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="nomodeset"
sudo update-grub # 更新 grub
reboot
# 卸载 nvidia 驱动
Ctrl+Alt+F1
sudo service lightdm stop # 禁用X-Window服务
sudo apt-get remove --purge nvidia*
sudo apt autoremove
sudo apt-get autoclean
sudo service lightdm start
reboot

下载 nvidia 显卡驱动

在以下网址获取驱动地址 https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn#

Clipboard Image.png

填入自己的选项,得到驱动下载地址。这里有一块 GeForce 1050Ti和 Quadro K2200的显卡,下面的驱动都支持:

wget http://us.download.nvidia.com/XFree86/Linux-x86_64/430.26/NVIDIA-Linux-x86_64-430.26.run

安装 nvidia 驱动

Ctrl+Alt+F1
sudo service lightdm stop # 禁用X-Window服务
sudo chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-430.26.run
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-430.26.run
# 一路默认回车
sudo service lightdm start
reboot
# 测试 查看版本
cat /proc/driver/nvidia/version
nvidia-smi
nvidia-settings
lspci | grep -i nvidia # 查看有否支持gpu的显卡
uname -m && cat /etc/*release # 查看linux发行版本

下载 cuda 10

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1604&target_type=runfilelocal

在这里填入选项,获得下载地址:

wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/10.1/Prod/local_installers/cuda_10.1.168_418.67_linux.run

安装 cuda 10

su  # 在root用户下安装
chmod +x cuda_10.1.168_418.67_linux.run
./cuda_10.1.168_418.67_linux.run

accept/decline/quit: accept
Enter勾选去掉 Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 410.48,因为已经装了430,不要再装低版本驱动
其他默认

# 设置路径
vi ~/.bashrc

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-10.1
export PATH=${CUDA_HOME}/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=${CUDA_HOME}/lib64/:$LD_LIBRARY_PATH

source ~/.bashrc
# 查看cuda版本,测试是否安装成功
cat /usr/local/cuda/version.txt
nvcc -V

# 编译 samples
cd /usr/local/cuda-10.0/samples
sudo make
cd /usr/local/cuda/samples/bin/x86_64/linux/release
./deviceQuery

下载 cuDNN

在这里 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download 登录,选择 cuDNN Library for Linux 得下载地址

wget https://developer.nvidia.com/compute/machine-learning/cudnn/secure/v7.6.1.34/prod/10.1_20190620/cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.1.34.tgz

注意用登录的ip可以下载,换了ip下载不成功。

安装cuDNN

tar -zxvf cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.1.34.tgz
cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda-10.1/lib64/
cp cuda/include/* /usr/local/cuda-10.1/include/

# 查看cudnn版本
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

参考:

https://blog.csdn.net/qq_33200967/article/details/80689543

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