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本blog參考了
masa_fish 的 Ubuntu 14.04 上安裝 CUDA 7.5 超詳細(xì)教程
denny的Caffe學(xué)習(xí)系列(1)：安裝配置ubuntu14.04+cuda7.5+caffe+cudnn
dongbeidami的Ubuntu 14.04上安裝caffe
NVIDIA官方教程de NVIDIA CUDA Installation Guide for Linux

0. FIRST OF ALL

0.1 如果之前安裝過(guò)，但失敗了的同學(xué)，請(qǐng)敲下...

a)..deb安裝失敗的....

$ sudo apt-get --purge remove nvidia*

b).run安裝失敗的....
執(zhí)行

$ sudo /usr/local/cuda-8.0/bin/uninstall_cuda_8.0.pl
$ sudo /usr/bin/nvidia-uninstall

在 a) 或 b) 后,若仍安裝有問(wèn)題，請(qǐng)敲下

$ sudo apt-get autoremove --purge nvidia-*   #把nvidia驅(qū)動(dòng)清個(gè)干干凈凈
$ sudo reboot

!Note: sudo apt-get remove --purge nvidia-*這條指令并沒(méi)卸載干凈，可能存在驅(qū)動(dòng)的沖突，導(dǎo)致安裝不成功

0.2 建議來(lái)一本官方安裝手冊(cè)：

NVIDIA CUDA INSTALLATION GUIDE FOR LINUX

1 PRE-INSTALLATION ACTION

1.1 Verify you have a CUDA-Capable GPU

$ lspci | grep -i nvidia

我的機(jī)器顯示：

01:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation GF117M [GeForce 610M/710M/810M/820M / GT 620M/625M/630M/720M] (rev a1)

到這里驗(yàn)證型號(hào)

1.2 Verify you have a Supported Version of Linux

$ uname -m && cat /etc/*release

結(jié)果顯示：

x86_64
DISTRIB_ID=Ubuntu
DISTRIB_RELEASE=14.04
...

1.3 Verify the System Has GCC Installed

$ gcc --version

結(jié)果顯示：

gcc (Ubuntu 4.8.4-2ubuntu1~14.04.3) 4.8.4
...

1.4 Verify the System has the Correct Kernel Headers and Development Packages Installed

查看正在運(yùn)行的系統(tǒng)內(nèi)核版本

$ uname -r

結(jié)果顯示

4.4.0-45-generic

安裝對(duì)應(yīng)的kernels header和開(kāi)發(fā)包：

$ sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)

1.5 Download the NVIDIA CUDA Toolkit

到這里下載最新.run版本
或這里選擇歷史版本

cudn.png

下載完后，用MD5 檢驗(yàn)，如果序號(hào)不和，得重新下載

$ md5sum cuda_8.0.27_linux.run
5639ffeb939ee58a81554d06bd084e15  cuda_8.0.27_linux.run

2. RUNFILE INSTALLATION

2.1 Disabling Nouveau

$ lsmod | grep nouveau

如果有內(nèi)容輸出，則需禁掉nouveau

$ sudo vi /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

添加如下內(nèi)容：

blacklist nouveau
options nouveau modeset=0

保存退出(:wq)
執(zhí)行

$ sudo update-initramfs –u

再執(zhí)行

$ lsmod | grep nouveau

若無(wú)內(nèi)容輸出，則禁用成功
然后重啟電腦

$ sudo reboot

2.2 Reboot Into Text Mode

重啟后，進(jìn)入登錄界面的時(shí)候，不要登錄進(jìn)入桌面(否則可能會(huì)失敗，若不小心進(jìn)入，請(qǐng)重啟電腦)，直接按Ctrl+Alt+F1進(jìn)入文本模式（命令行界面），登錄賬戶。

關(guān)閉圖形化界面

$ sudo service lightdm stop

切換到cuda_8.0.27_linux.run的目錄，執(zhí)行

$ sudo sh cuda_8.0.27_linux.run

!Note:安裝的時(shí)候，要讓你先看一堆文字（EULA)，我們直接不停的按空格鍵到100%;
遇到提示是否安裝openGL ，選擇no,其他的可以一路accept, yes或回車(chē)

安裝成功后，會(huì)顯示installed，否則會(huì)顯示failed。

重啟圖形化界面

$ sudo service lightdm start

登錄時(shí)能進(jìn)入桌面，不會(huì)一直在重復(fù)登錄，成功已近大半。

!Note:如果出現(xiàn)重復(fù)登陸情況，請(qǐng)卸載cuda,然后重裝。
原因：是OpenGL與NVIDIA發(fā)生了什么什么的。
卸載：由于登陸進(jìn)入不到圖形用戶界面（GUI），但我們可以進(jìn)入到文本用戶界面(TUI)(TUI很酷有沒(méi)有?)

在登陸界面時(shí)，按Ctrl + Alt + f1,進(jìn)入TUI
執(zhí)行

$ sudo /usr/local/cuda-8.0/bin/uninstall_cuda_8.0.pl
$ sudo /usr/bin/nvidia-uninstall

然后重啟

$ sudo reboot

重新安裝.run(安裝時(shí)請(qǐng)留眼，在提示是否安裝OpenGL時(shí)，應(yīng)該選no)

2.3 Device Node Verification

執(zhí)行

$ ls /dev/nvidia*

可能出現(xiàn)a), b), c)，d)三種結(jié)果，請(qǐng)對(duì)號(hào)入座。前方高能！

a) 若結(jié)果顯示

/dev/nvidia0  /dev/nvidiactl  /dev/nvidia-uvm

或顯示出類(lèi)似的信息，應(yīng)該有三個(gè)（包含一個(gè)類(lèi)似/dev/nvidia-nvm的），則安裝成功

b)如果運(yùn)氣有點(diǎn)背，結(jié)果是這樣的

ls: cannot access /dev/nvidia*: No such file or directory

或是這樣的，只出現(xiàn)

/dev/nvidia0  /dev/nvidiactl

中的一個(gè)或兩個(gè)，但沒(méi)有/dev/nvidia-num

莫方，也許還有希望（我在安裝時(shí)就是這種情況。。。）按照官方的做法：

把下面的.sh文件隨便命個(gè)名(我命名為Nka.sh)

#!/bin/bash

/sbin/modprobe nvidia

if [ "$?" -eq 0 ]; then
  # Count the number of NVIDIA controllers found.
  NVDEVS=`lspci | grep -i NVIDIA`
  N3D=`echo "$NVDEVS" | grep "3D controller" | wc -l`
  NVGA=`echo "$NVDEVS" | grep "VGA compatible controller" | wc -l`

  N=`expr $N3D + $NVGA - 1`
  for i in `seq 0 $N`; do
    mknod -m 666 /dev/nvidia$i c 195 $i
  done

  mknod -m 666 /dev/nvidiactl c 195 255

else
  exit 1
fi

/sbin/modprobe nvidia-uvm

if [ "$?" -eq 0 ]; then
  # Find out the major device number used by the nvidia-uvm driver
  D=`grep nvidia-uvm /proc/devices | awk '{print $1}'`

  mknod -m 666 /dev/nvidia-uvm c $D 0
else
  exit 1
fi

然后執(zhí)行

$ sudo chmod +x Nka.sh
$ sudo ./Nka.sh
$  ls /dev/nvidia*
/dev/nvidia0  /dev/nvidiactl  /dev/nvidia-uvm

成功！

1，這種做不太友好，我的意思是，當(dāng)下次重啟電腦時(shí)，你使用ls /dev/nvidia*指令時(shí)，你是看不到那三個(gè)nvidia的文件了。所以你又得手動(dòng)執(zhí)行
sudo ./Nka.sh指令了，是不是很煩！其實(shí)上面的.sh文件是startup scipt，也就是啟動(dòng)腳本。顧名思義，就是在系統(tǒng)啟動(dòng)時(shí)，自動(dòng)加載的。哈，這么棒的功能就是我們想要的。
2，添加啟動(dòng)腳本的方法大致有兩種，我就此介紹一種最傻瓜化的方法。
執(zhí)行

$ sudo vi /etc/rc.local

如果你是第一次打開(kāi)這個(gè)文件，它應(yīng)該是空的(除了一行又一行的#注釋項(xiàng)外)。這文件的第一行是

#!/bin/sh -e

把-e去掉（這步很重要，否則它不會(huì)加載這文本的內(nèi)容）
然后把Nka.sh的內(nèi)容除了#!/bin/bash外復(fù)制到其中，(before exit 0 )保存退出。
下次重啟時(shí)，你應(yīng)該能直接看到/dev目錄下的三個(gè)nvidia的文件

$ ls /dev/nvidia*
/dev/nvidia0 /dev/nvidiactl /dev/nvidia-uvm

c) 如果人品實(shí)在不好（我就遇過(guò)幾次。。。），結(jié)果是這樣的

modprobe: ERROR: could not insert 'nvidia_uvm': Operation not permitted

少年，我救不了你了。但是winney大神可以。（在此謝過(guò)她了，阿里嘎多?。?/p>

當(dāng)出現(xiàn)這種情況時(shí)，可能是驅(qū)動(dòng)打起架來(lái)了。
執(zhí)行

$ sudo apt-get autoremove --purge nvidia-* #把nvidia驅(qū)動(dòng)清個(gè)干干凈凈
$ sudo reboot         #一定記得重啟，不然你會(huì)后悔的!

然后

$ sudo ./Nka.sh
$ ls /dev/nvidia*

這時(shí)，應(yīng)該可以見(jiàn)到

/dev/nvidia0 /dev/nvidiactl /dev/nvidia-uvm

d) 未知，有點(diǎn)悲傷的告訴你，少年，我只能幫到這了,建議網(wǎng)上另尋方案，或重裝.run。Gook Luck!

3 POST-INSTALLATION ACTIONS

3.1 Environment Setup

打開(kāi)系統(tǒng)配置文件

$ sudo vi /etc/profile

在文件最后添加

export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

保存退出

執(zhí)行

$ source /etc/profile

讓文件立即生效

至此cuda 8.0安裝完畢。

3.2 Verify the Installation

3.2.1 Verify the Driver Version

敲入

$ cat /proc/driver/nvidia/version

結(jié)果顯示

NVRM version: NVIDIA UNIX x86_64 Kernel Module  361.77  Sun Jul 17 21:18:18 PDT 2016
GCC version:  gcc version 4.8.4 (Ubuntu 4.8.4-2ubuntu1~14.04.3)

或之類(lèi)的東東

3.2.2 Verify CUDA Toolkit

敲入

$ nvcc -V

結(jié)果顯示

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2016 NVIDIA Corporation
Built on Wed_May__4_21:01:56_CDT_2016
Cuda compilation tools, release 8.0, V8.0.26

!Note: 如果是這樣的：

The program 'nvcc' is currently not installed. You can install it by typing:
sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit

莫方，確認(rèn)下/etc/profile的配置環(huán)境是否正確

即使什么都沒(méi)改，可能忘了這一步,或是之前執(zhí)行了，但過(guò)了有段時(shí)間，且又還沒(méi)重啟電腦。因?yàn)?code>source /etc/profile是臨時(shí)生效，重啟電腦才是永久生效

執(zhí)行

$ source /etc/profile

再執(zhí)行(應(yīng)該就有顯示了）

$ nvcc -V

3.2.3 Complie sample

cd 進(jìn)NVIDIA_CUDA-8.0_Samples目錄
執(zhí)行

$  make

!Note: 這區(qū)間大概需要十幾到二十分鐘，請(qǐng)耐心等待。建議來(lái)杯caffe

運(yùn)行完后，編譯結(jié)果會(huì)放在NVIDIA_CUDA-8.0_Samples目錄下的bin目錄

3.2.3 Running the Binaries

cd進(jìn)bin目錄里面的里面的里面，知道看到一堆可執(zhí)行文件（菱形的圖標(biāo)），大概是 ~/NVIDIA_CUDA-8.0_Samples/bin/x86_64/linux/release

執(zhí)行

$ ./deviceQuery

結(jié)果顯示

./deviceQuery Starting...

 CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)

Detected 1 CUDA Capable device(s)

Device 0: "GeForce GT 720M"
  CUDA Driver Version / Runtime Version          8.0 / 8.0
  CUDA Capability Major/Minor version number:    2.1
  Total amount of global memory:                 1985 MBytes (2081226752 bytes)
  ( 2) Multiprocessors, ( 48) CUDA Cores/MP:     96 CUDA Cores
  GPU Max Clock rate:                            1250 MHz (1.25 GHz)
  Memory Clock rate:                             800 Mhz
  Memory Bus Width:                              64-bit
  L2 Cache Size:                                 131072 bytes
  Maximum Texture Dimension Size (x,y,z)         1D=(65536), 2D=(65536, 65535), 3D=(2048, 2048, 2048)
  Maximum Layered 1D Texture Size, (num) layers  1D=(16384), 2048 layers
  Maximum Layered 2D Texture Size, (num) layers  2D=(16384, 16384), 2048 layers
  Total amount of constant memory:               65536 bytes
  Total amount of shared memory per block:       49152 bytes
  Total number of registers available per block: 32768
  Warp size:                                     32
  Maximum number of threads per multiprocessor:  1536
  Maximum number of threads per block:           1024
  Max dimension size of a thread block (x,y,z): (1024, 1024, 64)
  Max dimension size of a grid size    (x,y,z): (65535, 65535, 65535)
  Maximum memory pitch:                          2147483647 bytes
  Texture alignment:                             512 bytes
  Concurrent copy and kernel execution:          Yes with 1 copy engine(s)
  Run time limit on kernels:                     No
  Integrated GPU sharing Host Memory:            No
  Support host page-locked memory mapping:       Yes
  Alignment requirement for Surfaces:            Yes
  Device has ECC support:                        Disabled
  Device supports Unified Addressing (UVA):      Yes
  Device PCI Domain ID / Bus ID / location ID:   0 / 1 / 0
  Compute Mode:
     < Default (multiple host threads can use ::cudaSetDevice() with device simultaneously) >

deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 8.0, CUDA Runtime Version = 8.0, NumDevs = 1, Device0 = GeForce GT 720M
Result = PASS

或之類(lèi)的東東，且最后是 Result = PASS,若失敗 Result = FAIL

再來(lái)一個(gè)，執(zhí)行

$ ./bandwidthTest

結(jié)果顯示

[CUDA Bandwidth Test] - Starting...
Running on...

 Device 0: GeForce GT 720M
 Quick Mode

 Host to Device Bandwidth, 1 Device(s)
 PINNED Memory Transfers
   Transfer Size (Bytes)    Bandwidth(MB/s)
   33554432         3220.9

 Device to Host Bandwidth, 1 Device(s)
 PINNED Memory Transfers
   Transfer Size (Bytes)    Bandwidth(MB/s)
   33554432         3271.9

 Device to Device Bandwidth, 1 Device(s)
 PINNED Memory Transfers
   Transfer Size (Bytes)    Bandwidth(MB/s)
   33554432         9772.8

Result = PASS

NOTE: The CUDA Samples are not meant for performance measurements. Results may vary when GPU Boost is enabled.

少年，恭喜你！你已成功安裝cuda-8.0,接下來(lái)就可以愉快的玩耍了

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Ubuntu 14.04安裝CUDA-8.0

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0.2 建議來(lái)一本官方安裝手冊(cè)：

1 PRE-INSTALLATION ACTION

1.1 Verify you have a CUDA-Capable GPU

1.2 Verify you have a Supported Version of Linux

1.3 Verify the System Has GCC Installed

1.4 Verify the System has the Correct Kernel Headers and Development Packages Installed

1.5 Download the NVIDIA CUDA Toolkit

2. RUNFILE INSTALLATION

2.1 Disabling Nouveau

2.2 Reboot Into Text Mode

2.3 Device Node Verification

3 POST-INSTALLATION ACTIONS

3.1 Environment Setup

3.2 Verify the Installation

3.2.1 Verify the Driver Version

3.2.2 Verify CUDA Toolkit

3.2.3 Complie sample

3.2.3 Running the Binaries

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1.2 Verify you have a Supported Version of Linux

1.3 Verify the System Has GCC Installed

1.4 Verify the System has the Correct Kernel Headers and Development Packages Installed

1.5 Download the NVIDIA CUDA Toolkit

2. RUNFILE INSTALLATION

2.1 Disabling Nouveau

2.2 Reboot Into Text Mode

2.3 Device Node Verification

3 POST-INSTALLATION ACTIONS

3.1 Environment Setup

3.2 Verify the Installation

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3.2.2 Verify CUDA Toolkit

3.2.3 Complie sample

3.2.3 Running the Binaries

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