Ubuntu18.04+GeForce 940MX+CUDA9.1+CUDNN9.0 #自己挖坑自己填#

Pipeline：
Pre：干净的系统环境（请不要问为什么 善于重装系统的大佬请忽略）
1、装显卡驱动

检测显卡型号和对应推荐安装驱动

$ ubuntu-drivers devices

自动安装所推荐的驱动

$ sudo ubuntu-drivers autoinstall

**此处填坑：**小米笔记本在安装显卡驱动前确保BIOS中Secure Boot设置为disabled，经常重装系统可能会忽视自己曾经更改过这里，此处大约可以节省5h。（不要问我为什么）
重启后↓

// 检查驱动是否安装成功
$ nvidia-smi

2、装CUDA
小米air13.3 GeForce 940MX对应CUDA版本8.0.0，官网存在两个版本的8-0，都没安装成功，不要想着装有Ubuntu18.04支持的10.0版本（对应显卡太NB）。CUDA9.1可以通过测试。
直接放链接：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
注：Ubuntu18.04预装GCC7.3，CUDA9.1只支持GCC6.0以下版本，需要手动降级

// An highlighted block
$ sudo apt-get install gcc-4.8
$ sudo apt-get install g++-4.8
$ cd /usr/bin
$ sudo mv gcc gcc.bak
$ sudo ln -s gcc-4.8 gcc
$ sudo mv g++ g++.bak
$ sudo ln -s g++-4.8 g++
$ gcc -v g++ -v

CUDA推荐下载.run可以根据提示安装，询问是否安装显卡驱动时写n（因为没试过y所以不清楚会出什么幺蛾子）
如果CUDA下载界面有不止一个Download的，那是补丁，下载安装同理（先后顺序应该知道的）

安装完添加环境变量：

//根据版本修改对应的版本号
$ sudo vim ~/.bashrc
$ export PATH=/usr/local/cuda-9.1/bin${PATH:+:$PATH}}
$ export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH}

3、装CUDNN

需要nvidia注册账户登陆

直接放链接：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
按照所安装CUDA对应版本下载。
压缩包解压后cd到解压后的文件夹，执行下列命令将CUDNN内容复制到CUDA中

//根据版本修改对应的版本号
$ sudo cp cuda/include/cudnn.h    /usr/local/cuda/include
$ sudo cp cuda/lib64/libcudnn*    /usr/local/cuda/lib64
$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h   /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

4、测试
在sample中make时间较长 make -j8() 结束后进入bin/x86_64/linux/release/运行测试命令

$ sudo ./deviceQuery
$ sudo ./bandwidthTest

PASS表示通过测试

5、CUDA卸载
没错，最后一步就是把它卸载。。。

$ cd /usr/local/cuda/bin
$ sudo ./uninstall_cuda_9.1.pl

删除文件夹

$ sudo rm -rf cuda-9.1

6、愉快的一天又结束了，真好