Linux-Mint/Ubuntu 18.04 + RTX 2060 安全安装NVIDIA驱动+CUDA 10.0+cuDNN
Linux-Mint/Ubuntu 18.04， RTX2060 安全安装NVIDIA驱动+CUDA 10.0+cuDNN（亲测防卡死）
- 简介
- 什么是CUDA
- 网上教程错误之处
- 简要总结
- 安装步骤
- 每次重启
简介
以下介绍如何在Linux-Mint/Ubuntu 18.04的环境下安全配置CUDA开发环境。笔者最近由win10换到Linux-Mint，电脑配置是9代I7，RTX 2060，在经历过千辛万苦（N次重装系统 + 卡死）后，结合各论坛讨论总结出CUDA环境的正确食用方式。在这里说一下，网上很多文章都具有误导性（不假思索的机翻），人云亦云，这里提供的方法不需要关闭Linux桌面环境，十分安全方便。
什么是CUDA
首先我们要理解什么是CUDA，知道了它的原理才能让你知道那些网上的虚假教程坑在哪里，以及为什么会让你不止一次的失败、卡死。
CUDA，全称Compute Unified Device Architecture，是NVIDIA开发的GPGPU使用技术，旨在通过整合CPU、GPU优化程序的多线程性能。CUDA中有Host和Device，其中Host是CPU（这里指9代I7), Device指GPU（RTX2060）。CUDA开始于CPU，但通过把并行程度较高的部分分配给GPU执行提高效率，CUDA的执行会大量消耗GPU的算力，导致显示不正常，但在windows环境下系统会自动切换到核显。
网上教程错误之处
简要介绍了CUDA，那让我们看看网上教程及部分讨论有什么错误的地方，首先我们要知道Ubuntu 18.04/Linux-Mint的初始安装环境下，用的是NVIDIA的nouveau公版开源驱动，由于这是开源，导致并不完全兼容N卡，而且相比闭源驱动无法发挥N卡的最高性能（在此对老黄素质三连）。Ubuntu 18.04 LTS版本是自带有最新的430版本驱动的。
那么那些错误到底有哪些呢：
- 直接安装430版本驱动，而没有blacklist nouveau驱动，由于nouveau驱动会导致和430驱动冲突，会导致登录界面无线循环卡死
- 直接通过deb包安装CUDA 10.0/10.1, 此法过于激进，因为10.0会默认安装410驱动，10.1安装418驱动，这些办法一旦驱动没有安装正确（如显卡不兼容）会导致无线卡死。。。
- 安装430驱动，禁用nouveau驱动后通过deb包安装CUDA，此法导致430驱动被卸载，低版本驱动被安装，很容易导致一系列错误造成N卡无法正常启动
- 安装步骤基本正确没问题，但运行程序时桌面卡死，这是因为CUDA程序会大量消耗GPU的算力导致其无法正常作为显示卡使用
简要总结
那么如何安装才算正确呢？注意上述方法虽然看似无解，都是可以避免的，这里介绍本人多次尝试后总结的步骤（后附上指令）：
- 安装430驱动，安装nvidia-prime，切换至Intel显卡
- 禁用nouveau驱动，重启
- 下载CUDA 10.0的local runfile包，安装，注意不要安装硬件加速（第二个选NO），重启
- 下载CUDNN，解压后安装，重启
- 检查nvcc -V，以及nvidia-smi，如果都显示正常就可以了
这里我们通过安装nvidia-prime避开这些问题
安装步骤
sudo apt install nvidia-prime
sudo prime-select intel
sudo prime-select query
确认是‘intel’
打开additional driver菜单，安装430驱动
安装完毕后不要急着重启，这时禁用nouveau：
sudo bash -c "echo blacklist nouveau > /etc/modprobe.d/blacklist-nvidia-nouveau.conf"
sudo bash -c "echo options nouveau modeset=0 >> /etc/modprobe.d/blacklist-nvidia-nouveau.conf"
cat /etc/modprobe.d/blacklist-nvidia-nouveau.conf
确认是：
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
更新内核initramfs：
sudo update-initramfs -u
sudo reboot 重启
官网下载CUDA toolkit 10.0：
https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1804&target_type=runfilelocal
cd Downloads
sudo chmod u+x cuda_10.0.130_410.48_linux.run
sudo ./cuda_10.0.130_410.48_linux.run
执行安装
问到要不要安装410图形加速套件时选择NO，如果yes系统会卸载430驱动安装410驱动
安装完成后
sudo nano ~/.bashrc
最后加入两行：
export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin${PATH:+:$PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
ctrl X退出，y保存
然后 source ~/.bashrc
这时候输入：
nvcc -V 就可以看出来cuda版本了，10.0
官网下载10.0对应的CuDNN包，然后解压后把cuda下的文件拷贝至/usr/local/cuda:
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
这一步某个教程写的很详细了：https://blog.csdn.net/u010801439/article/details/80483036
到此时就安装完成了，重启
注意我们这里用的显示卡都是intel的核显，而N卡是作为计算卡使用，然后安装tensorflow，pycharm，caffe, hashcat吧~
(别问我安装hashcat干什么，嘿嘿）
如果nvidia-smi显示错误，切换N卡： sudo prime-select nvidia
然后输入：
dmesg | grep NVRM
查看nvidia-smi
正确的话切回来sudo prime-select intel
通过用intel显示卡我们可以尽可能发挥N卡的计算效能，以及运行CUDA程序的效率。
每次重启
注意因为我们选择了Intel核显作为主显示卡，所以开机时N卡的CUDA模块不会加载，而如果我们
需要用到CUDA时怎么用呢？
ctrl + alt + T打开terminal，输入：
nvidia-smi
显示：
NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver. Make sure that the latest NVIDIA driver is installed and running.
不用慌，我们继续输入：
sudo prime-select nvidia
显示：
No devices were found
继续输入：
dmesg | grep NVRM
就可以加载CUDA内核模块了，这时候输入nvidia-smi查看就可以出来啦：
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 430.26 Driver Version: 430.26 CUDA Version: 10.2 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 GeForce RTX 2060 Off | 00000000:01:00.0 Off | N/A |
| N/A 55C P8 3W / N/A | 6MiB / 5934MiB | 0% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: GPU Memory |
| GPU PID Type Process name Usage |
|=============================================================================|
| No running processes found |
+-----------------------------------------------------------------------------+
注意：此时应切换回核显以求保险
sudo prime-select intel
这一步有时间的同学可以用bash脚本实现自动化，就不用每次开机都这么烦了 ：D
以下附上脚本：
打开一个空的shell文件，就叫它cuda_init.sh吧
touch cuda_init.sh
sudo nano cuda_init.sh
打开shell脚本，输入：
#! /bin/bash
prime-select nvidia
dmesg | grep NVRM
nvidia-smi
prime-select intel
echo "CUDA has been initiated!"
保存以后退出
每次开机执行：
sudo ./cuda_init.sh
就可以省去之前的步骤
（其实我只是为了炫耀一下新笔记本上的2060）