centos7安装NIVID驱动和cuda8.0并且配置带GPU的caffe
一，安装NIVID的驱动
1，添加ELPepo源
a，安装yum-priorities插件
这个插件是用来设置yum在调用软件源时的顺序的。因为官方提供的软件源，都是比较稳定和被推荐使用的。因此，官方源的顺序要高于第三方源的顺序。如何保证这个顺序，就需要安装yum-priorities这插件了。
[root@CentOS ~]# yum install yum-priorities
安装完后需要设置/etc/yum.repos.d/目录下的.repo相关文件（如CentOS-Base.repo），在这些文件中插入顺序指令：priority=N （N为1到99的正整数，数值越小越优先），一般的配置是这样的：
[base], [addons], [updates], [extras] … priority=1
[CentOSplus],[contrib] … priority=2
其他第三的软件源为：priority=N （推荐N>10）
b. 确认你的CentOS 的版本
$ cat /etc/redhat-release
CentOS release 7.2 (Final)
c. 下载EPEL 的rpm 安装包在/usr/local/
$ wget http://download.fedoraproject.org/pub/epel/6/i386/epel-release-6-8.noarch.rpm
d. 安装EPEL
sudo rpm -ivh epel-release-6-8.noarch.rpm
或者
sudo rpm -ivh epel-release*
e. 检查EPEL 源
# yum repolist
Loaded plugins: fastestmirror
Loading mirror speeds from cached hostfile
* base: mirrors.vonline.vn
* epel: buaya.klas.or.id
* extras: centos-hn.viettelidc.com.vn
* updates: mirrors.fibo.vn
repo id repo name status
base CentOS-6 - Base 6,381
epel Extra Packages for Enterprise Linux 6 - x86_64 10,023
extras CentOS-6 - Extras 13
nginx nginx repo 47
updates CentOS-6 - Updates 1,555
repolist: 18,019
EPEL已经在repo 后列出，并且显示提供了上万个软件包，所以EPEL 已经安装到你的CentOS了。
EPEL源的配置安装到了 /etc/yum.repos.d/epel.repo 文件。
f, 现在来试一下从EPEL 获取软件包
$ sudo yum install htop
2, 安装gcc ,gcc -c++ ,git, cmake， kernel
yum install gcc
yum install gcc-c++
yum install git
yum install cmake
yum install kernel-devel
yum install kernel-headers
3,检测显卡驱动和型号
$ sudo yum install nvidia-detect
$ nvidia-detect -v
4,下载对应版本的显卡驱动
NIVID官网:http://www.geforce.cn/drivers
下载的时候，在手动搜索驱动程序中，大致勾选自己机器的类型，然后查找到跟步骤3检测到的型号对应的版本进行下载
5，解决显卡冲突的问题
参加我的另一篇博客：
centos7禁用默认的驱动nouveau
6，安装NIVID驱动
$ chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-384.59.run //可执行权限
Ctrl+Alt+F2 进入纯命令模式；
登陆root用户
输入init 3切换至纯命令行模式
进入驱动安装包所在文件夹，执行
根据提示安装即可。
安装成功后输入init 5进入图形界面
7，测试驱动安装成功
$ nvidia-smi
出现上述画面即可安装成功
二，安装cuda8.0
1，下载CUDA官网：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
各个版本连接https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
2，安装
$ chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-384.59.run //可执行权限
Ctrl+Alt+F2 进入纯命令模式；
登陆root用户
输入init 3切换至纯命令行模式
进入驱动安装包所在文件夹，执行
根据提示安装即可。
a，accpet协议
b,，不选择安装驱动
c，选择安装位置/usr/local/cuda-8.0
d，选择安装Sample，自己定位置
3，设置环境变量
a，加入路径
vim /etc/profile
最后一行加入：
#设置cuda8.0环境变量
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-8.0/bin
b，设置函数库位置
进如/etc/ld.so.conf.d
新建文件cuda.conf
在文件中加入：
/usr/local/cuda-8.0/lib64
/usr/local/cuda-8.0/lib
在root用户下执行：ldconfig
c，cuda添加到bashprofile中
vim ~/.bashrc
在最后加入以下两行：
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
保存然后执行：source ~/.bashrc
查看nvcc版本号
nvcc -V
能查看表示安装成功
4，测试CUDA
cd /usr/local/CUDA_Sample/NVIDIA_CUDA-8.0_Samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
./deviceQuery
若出现以下信息，则表示安装成功
三，配置带GPU的caffe
1，基础依赖和基础相关环境和仅CPU的配置一样，详细请参考
搭建公网服务器及配置深度学习环境
搭建CPU 版本caffe的部分
2，下载caffe后，配置Makefile.config
注释
# CPU-only switch (uncomment to build without GPU support).
# CPU_ONLY := 1
其他配置及其Makefile的配置跟仅CPU版本一样
3，make -j16
4，make test -j16
5，make runtest -j16
make runtest通过表示caffe GPU版本配置成功。