содержание

1. Установите драйвер видеокарты

Введите команду nvidia-smi, чтобы просмотреть поддерживаемые версии cuda.

При наличии драйвера отображается следующая информация:

Если нет, отображается следующая информация:

Если его не видно, значит драйвер nvidia не установлен.Нажмите дополнительный драйвер и выберите драйвер соответствующей версии для его автоматической загрузки.

Нажмите «Применить изменения», затем установите драйвер, перезагрузите компьютер после завершения установки, а затем с помощью команды nvidia-smi проверьте, является ли драйвер видеокарты нормальным и поддерживается ли версия CUDA.

2, понижение версии gcc

Версия gcc, поставляемая с Ubuntu 20.04, — 9.7.0.Для установки cuda10.2 необходимо добавить gcc7.Введите команду для установки gcc7

sudo apt-get install gcc-7 g++-7

Глядя на версию gcc, можно увидеть, что на данный момент в системе есть две версии 7 и 9.

Чтобы использовать альтернативы обновлений для переключения версий, введите следующую команду:

sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-7 100

sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-9 50

На этом этапе введите команду sudo update-alternatives --config gcc, чтобы просмотреть версию gcc по умолчанию.Вы можете видеть, что текущая версия gcc по умолчанию — 7, то есть переключение прошло успешно.

3. Установите CUDA

Загрузите соответствующую версию cuda с https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive и выберите версию 18.04. Как показано ниже:

Следуйте инструкциям по установке cuda версии 10.1. Инструкции следующие:

Инструкции по загрузке:

wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.1/Prod/local_installers/cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run

安装指令：

sudo sh cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run

Нажмите «Продолжить».

введите принять

Установочный пакет cuda поставляется с собственным драйвером видеокарты, поэтому на этом этапе нажмите пробел, чтобы удалить опцию установки драйвера видеокарты, затем выберите «Установить» и дождитесь завершения установки.

Установка завершена, как показано ниже:

Настроить переменные среды

Введите команду gedit ~/.bashrc, чтобы открыть файл, введите следующий оператор в конце файла и сохраните его.

export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin${PATH:+:${PATH}}

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

Обновить конфигурацию переменной среды

source ~/.bashrc

На этом установка cuda завершена, введите команду nvcc -V для просмотра информации cuda.

4. Установите cuDNN

Загрузите соответствующую версию cudnn с https://developer.nvidia.com/cudnn, вам необходимо авторизоваться. Выберите версию, соответствующую CUDA 10.1 (7.6.5), нажмите и выберитеcuDNN Library for Linux, нажмите, чтобы скачать.

Выберите версию, соответствующую CUDA 10.1 (7.6.5), нажмите и выберитеcuDNN Library for Linux, нажмите, чтобы скачать.

Измените права доступа к папкам include и lib64 в папке usr/local/cuda/. В противном случае возникнут следующие проблемы:

Изменить разрешения на включаемую папку

Часто используемые команды для изменения разрешений

sudo chmod 600 ××× (только владелец имеет права на чтение и запись)
sudo chmod 644 ××× (владелец имеет права на чтение и запись, пользователи группы имеют права только на чтение)
sudo chmod 700 ××× (только владелец имеет права на чтение, запись и выполнение)
sudo chmod 666 ××× (у всех есть права на чтение и запись)
sudo chmod 777 ××× (у всех есть права на чтение, запись и выполнение)

После распаковки загруженного файла скопируйте файл cuda/include/cudnn.h в папку usr/local/cuda/include и скопируйте все файлы в папке cuda/lib64/ в папку /usr/local/cuda/lib64 и добавить разрешение на чтение:

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*

На этом установка cuDNN завершена.

контрольная работа:
cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
./deviceQuery

Результат = PASS успешно