Linux服務(wù)器顯卡的安裝和軟件配置步驟

首先選擇你的服務(wù)器主板支持的顯卡類型,比如4090或A100.
然后拆機(jī),對應(yīng)卡槽安裝顯卡,注意考慮供電功率是否夠。4090的單個(gè)功率為450W.
然后安裝顯卡驅(qū)動。
進(jìn)入[英偉達(dá)官網(wǎng)鏈接](下載 NVIDIA 官方驅(qū)動 | NVIDIA
)

image.png

選擇你對應(yīng)的系統(tǒng)和顯卡版本。
image.png

選擇你想使用的驅(qū)動的版本,此處我選擇穩(wěn)定版,即第2個(gè)。點(diǎn)擊查看進(jìn)入下載界面即可。
文件名可能類似 NVIDIA-Linux-x86_64-550.107.02.run

chmod 757 NVIDIA-Linux-x86_64-550.107.02.run
./NVIDIA-Linux-x86_64-550.107.02.run

按步驟安裝即可。

下面是安裝CUDA

nvdia-smi 命令查看你的顯卡支持的最高的cuda的版本。

image.png

紅圈圈住的字符即為當(dāng)前你的顯卡支持的CUDA的最高版本。這里我選擇安裝CUDA11.8.
下載CUDA11.8 CUDA Toolkit 11.8 Downloads | NVIDIA Developer
image.png

這里我的系統(tǒng)是ubuntu 18.04,注意選擇你的系統(tǒng)的對應(yīng)版本
root安裝CUDA11.8

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run
sudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run

然后nvcc -V即可輸出信息。
如果你不是root,也可以自己安裝想使用的cuda版本。

非root安裝cuda

第1步:mkdir ~/CUDA11.8 注意一定要是這個(gè)位置,版本不一樣可以換成是mkdir ~CUDA12.0

cp cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run ~/CUDA11.8
chmod 757 cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run
sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run

下面需要每一步手動選擇路徑,

image.png

使用回車鍵取消Driver前面的x.然后選擇Options,回車進(jìn)入。
image.png

選擇Toolkit Options選項(xiàng)進(jìn)入
image.png

進(jìn)入ChangeToolkit Install Path
image.png

修改里面的路徑為你上面新建的~/CUDA11.8的絕對路徑
image.png

done,之后修改Library路徑。
image.png

done,之后回到最開始的界面,選擇Install.
安裝完成后會出現(xiàn)bin路徑信息。
修改~/.bashrc文件,添加如下幾行:
image.png

export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/home/XXX/CUDA11.8
export PATH="/home/XXX/CUDA11.8/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/home/XXX/CUDA11.8/lib64

注意里面的XXX需要是你的賬戶名。/home/XXX/CUDA11.8這個(gè)應(yīng)該是~/CUDA11.8對應(yīng)的絕對路徑。
安裝完成后,運(yùn)行nvcc -V即會出現(xiàn)類似下面的信息。

image.png

安裝cuDNN

去注冊賬戶,下載你需要的版本的cuDNN .cuDNN Archive | NVIDIA Developer

image.png

注冊之后即可下載。如果你的系統(tǒng)很老,則可能需要選擇比較[早版本的cuDNN](cuDNN Archive | NVIDIA Developer 比如cuDNN9就不在支持ubuntu18.04了。所以需要選擇更早的版本的cuDNN.
),注意后面的CUDA11.X選擇對應(yīng)的版本。

tar -xvJf cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda11-archive.tar.xz
cp cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda11-archive/include/cudnn.h ~/CUDA11.8/include/
cp cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda11-archive/lib/libcudnn* ~/CUDA11.8/lib64/
chmod a+r ~/CUDA11.8/include/cudnn*.h
chmod a+r ~/CUDA11.8/lib64/libcudnn*

參考地址:Linux 服務(wù)器下非root用戶安裝CUDA完整流程(多次踩雷經(jīng)驗(yàn)總結(jié))_linux cuda安裝-CSDN博客

之后就可以安裝深度學(xué)習(xí)框架了。

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