Ubuntu 16.04 安装 NVIDIA GeForce GTX 1060 显卡驱动,以及 CUDA 10.1

首先安装nvidia显卡驱动

  1. 打开终端,先删除旧的驱动:

    sudo apt-get purge nvidia*

  2. 禁用自带的 驱动 (很重要!),通过如下命令创建一个文件:

    sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

  3. 在文件内添加如下内容:

    blacklist nouveau
    options nouveau modeset=0

  4. 更新一下:

    sudo update-initramfs -u

  5. 安装nvidia驱动,终端输入

    sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa

    sudo apt-get update

    sudo apt-get install nvidia-430

    sudo apt-get install mesa-common-dev

    sudo apt-get install freeglut3-dev

  6. 之后重启系统让GTX1060显卡驱动生效

  7. 测试

终端输入:

nvidia-smi

显示效果如下图表示安装成功

user@ubuntu:~/study$ nvidia-smi
Thu Oct 31 18:23:44 2019   
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 410.78   Driver Version: 410.78   CUDA Version: 10.0 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  NamePersistence-M| Bus-IdDisp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  GeForce GTX 106...  Off  | 00000000:0F:00.0 Off |  N/A |
| 54%   29CP025W / 120W |  0MiB /  6077MiB |  4%  Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
   
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:   GPU Memory |
|  GPU   PID   Type   Process name Usage  |
|=============================================================================|
|  No running processes found |
+-----------------------------------------------------------------------------+

CUDA 10.1 安装

到官网下载文件:

wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.1/Prod/local_installers/cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run

运行安装程序:

sudo sh cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run

单击回车,一路往下运行,uncheck driver installation,选择否,因为已经安装好驱动程序了,其他的全都是默认。

配置环境变量

运行如下命令打开 profile 文件

sudo vim  /etc/profile

打开文件后在文件末尾添加路径,也就是安装目录,命令如下:

export  PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin:$PATH
export  LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64$LD_LIBRARY_PATH 

保存,然后重启电脑

sudo reboot

测试CUDA的例子

cd  /usr/local/cuda-10.1/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make ./deviceQuery

如果显示的是关于GPU的信息,则说明安装成功了。

缺少一些库

最后你会看到cuda驱动、sample、tookit已经安装成功,但是缺少一些库。

sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev

环境变量配置

安装完毕后,再声明一下环境变量,并将其写入到 ~/.bashrc 的尾部:

export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

然后设置环境变量和动态链接库,在命令行输入:

$ sudo vim /etc/profile

在打开的文件末尾加入:

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

保存之后,创建链接文件:

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

在打开的文件中添加如下语句:

/usr/local/cuda/lib64

然后执行

sudo ldconfig

使链接立即生效。

你可能感兴趣的:(机器学习)