机器学习之CUDA安装

用于机器学习的主机配置好啦（具体配置参见机器学习之攒机指南)，接下来就是安装操作系统以及CUDA环境了。

机器学习的操作系统选择：如果你是个Linux新手，更推荐使用Ubuntu系统，因为该系统更新更快（更新的内核），社区庞大使用人数众多。由于我自己更熟悉CentOS系统，因此我选择了CentOS最新版系统CentOS 7.3（1611）。

安装CentOS 7系统

• 去CentOS官网下载安装镜像，本次下载的是Minimal ISO版本（不带图形化界面700多M)
• 在mac终端使用dd命令制作启动盘:
  1. 查看所有硬盘：diskutil list
  2. 取消硬盘挂载：diskutil unmountDisk /dev/disk2
  3. 拷贝iso镜像文件（时间较久请耐心等待，速度2m/s）：sudo dd if=CentOS-7.0-1406-x86_64-DVD.iso of=/dev/disk2 bs=1m
  4. 弹出硬盘：diskutil eject /dev/disk2
• 启动电脑从U盘启动安装系统（tips:如果已有windows系统，只需将系统安装至空白分区即可）

网络配置

由于ifconfig命令没有安装，可以使用ip命令代替。
显示当前网卡信息：ip addr show
编辑网卡配置：vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eno1
新增IP地址和网关信息：

IPADDR=192.168.199.88
GATEWAY=192.168.199.1
DNS1=192.168.199.1

将ip地址获取从dhcp改成static:

BOOTPROTO=static

重启网络服务:systemctl restart network
测试网络服务:ping www.baidu.com

前提软件安装

pip安装
当前系统自带python却没有pip，晕！

curl "https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py" -o "get-pip.py”
python get-pip.py

其他软件

• git, sudo yum install git
• gcc, sudo yum install gcc
• g++, sudo yum install gcc-g++
• kernel开发环境(编译cuda需要), sudo yum install kernel-devel-$(uname -r) kernel-headers-$(uname -r)

安装cuda

首先下载cuda安装包，本次下载的是CentOS 7 runfile版本

参照官方手册操作，进行安装即可，这里大致介绍下自己安装过程中的坎。

• 安装gcc、g++、kernel开发环境
• 关闭系统自带驱动Nouveau drivers（官方手册有详细方法）
• 安装cuda
• 编译cuda samples，测试安装结果，运行./NVIDIA_CUDA-8.0_Samples/bin/x86_64/linux/release/deviceQuery

安装cudnn

使用GPU加速神经网络的计算
下载cudnn安装包，其实就是lib库和头文件的压缩包，最终解压拷贝到cuda安装路径的lib64、include文件即可。