ubuntu16.04 + cuda8.0安装配置

此次安装参考了几位前辈的安装方法，然后将他们合在一起讲述自己的安装过程：

• Ubuntu 16.04 nvidia安装
• Ubuntu16.04 GCC5.4.0降级到GCC5.3.0
• ubuntu16.04+nvidia gt740m+cuda7.5+caffe安装、测试经历

为了确保cuda能安装成功，首先需要确认安装前的环境是否符合要求，具体细节请查阅NVIDIA CUDA Installation Guide for Linux

一.更换ubuntut16.04的源，自己使用的是中科大的源

终端输入

cd /etc/apt/ 
sudo cp sources.list sources.list.backup  #做备份 
sudo gedit sources.list

然后把如下内容替换到该文件中：

deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial main restricted universe multiverse 
deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-security main restricted universe multiverse 
deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-updates main restricted universe multiverse 
deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-proposed main restricted universe multiverse 
deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-backports main restricted universe multiverse 
deb-src http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial main restricted universe multiverse 
deb-src http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-security main restricted universe multiverse 
deb-src http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-updates main restricted universe multiverse 
deb-src http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-proposed main restricted universe multiverse 
deb-src http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-backports main restricted universe multiverse

然后更新源和更新已安装的包：

sudo apt-get update 
sudo apt-get upgrade

二.gcc 版本

需要注意的一点是ubuntu16.04的gcc版本是5.4，而cuda8.0在该系统中支持的gcc版本不超过5.3，所以第一步需要对GCC版本进行降级。
(1)下载gcc源码

wget ftp://mirrors.kernel.org/gnu/gcc/gcc-5.3.0/gcc-5.3.0.tar.gz

(2)解压
tar -zxvf gcc-5.3.0.tar.gz
(3)下载编译所需依赖项：

cd gcc-5.3.0                    //进入解包后的gcc文件夹
./contrib/download_prerequisites                  //下载依赖项
cd ..                          //返回上层目录

(4)建立编译输出目录：
mkdir gcc-build-5.3.0
(5)进入输出目录，执行以下命令，并生成makefile文件：

cd gcc-build-5.3.0
../gcc-5.3.0/configure --enable-checking=release --enable-languages=c,c++ --disable-multilib

(6)编译：
sudo make -j4
接下来就是等待了，整个过程大约40分钟左右。PS：最好不要在编译过程中再去做别的什么事，整个过程CPU都是满载的，要是莫名终止了，后面麻烦事也不少。
(7)编译结束以后，我们就可以执行安装了：
sudo make install
(8)检查gcc和g++版本
gcc --version

g++ --version

三. nvidia 驱动安装

如果从nvidia官网下载驱动安装时，有可能重启后进入不了系统，输入我的登录密码会发现屏幕一闪，然后又重新跳回到登录界面，就是进入了login loop的状态，造成这种问题的与原因是更新后的NVIDIA驱动与我现在的GPU不匹配。
让系统自动安装nvidia驱动有两种办法：
(1)第一种是进入ubuntu系统设置-软件与更新-附加驱动中选择下图所示选项进行驱动安装

这种方法的缺点是:所安装的驱动(如图中所示nvidia-361)并不是最新版本的，以至于在最后进行样例测试的时候报错：
cuda driver version is infufficient for cuda runtime version
(2)第二种方法是添加ppa源，同时在nvidia驱动官网上查看自己GPU驱动的最新版本号(不需要下载)：

看到最新版是375，然后：
1、在你的用户登录界面按ctrl+alt+F1进入tty模式
2、输入你的账户名和密码
3、依次运行如下语句(需要联网)：

sudo apt-get purge nvidia-*  //删除现有驱动
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update
sudo apt-get install nvidia-375   //nvidia-后面的数字是版本号
sudo reboot //重启

重启后，终端输入：

nvidia-smi    //或者
nvidia-settings 

如果没出错，则驱动安装成功

四. cuda 8.0 安装

cuda 8.0 Downloads下载cuda 8.0 的 runfile安装包。
cd切换到下载的文件目录下进行安装：
sudo sh cuda_8.0.44_linux.run --override
启动安装程序，一直按空格到最后，输入accept接受条款
输入n不安装nvidia图像驱动，之前已经安装过了
输入y安装cuda 8.0工具
回车确认cuda默认安装路径：/usr/local/cuda-8.0
输入y用sudo权限运行安装，输入密码
输入y或者n安装或者不安装指向/usr/local/cuda的符号链接
输入y安装CUDA 8.0 Samples，以便后面测试
回车确认CUDA 8.0 Samples默认安装路径，该安装路径测试完可以删除

五. cudnn 安装

cudnn 下载相应版本.
cd到下载的文件目录下，解压：
tar -zxvf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
解压在下载目录下产生一个cuda目录

cd cuda/include/ 
sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/  #复制头文件 
cd ../lib64    #打开lib64目录 
sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/    #复制库文件 
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*    #给所有用户增加这些文件的读权限 

六. 建立软连接

终端输入

cd /usr/local/cuda/lib64/ 
sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.5 
sudo ln -s libcudnn.so.5.1.3 libcudnn.so.5 
sudo ln -s libcudnn.so.5 libcudnn.so 

设置环境变量，终端输入

sudo gedit /etc/profile 

在末尾加入

PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH 
export PATH 

保存后，创建链接文件

sudo vim /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf 

按a进入插入模式，增加下面一行

/usr/local/cuda/lib64 

按esc退出插入模式，按:wq保存退出
最后在终端输入

sudo ldconfig      #使链接生效 

七.cuda Samples测试
切换到CUDA 8.0 Samples默认安装路径(即在NVIDIA_CUDA-8.0_Samples目录下)，终端输入

sudo make all -j4    #（4核） 

完成后继续向终端输入

cd bin/x86_64/linux/release 
./deviceQuery

如果看到下面画面，则成功：