0. 前言
- 这里直接用 cuda安装文件同时安装 NVIDIA 驱动和 CUDA，没有单独安装更高版本的 NVIDIA 驱动；
- 此安装是在 Intel 集显下的图形化界面，即用集显做 display，用 NVIDIA 独显做计算；循环登陆问题是因为安装时没有加 --no-opengl-files 选项，默认安装了 OpenGL，覆盖掉了原来显卡的 OpenGL 库
- 若事先单独安装了 NVIDIA 驱动，则在安装 cuda 时，取消安装 NVIDIA 驱动的选项；
- 若是在 NVIDIA 显卡下的图形化界面安装 cuda，并想用 NVIDIA 显示同时做显示和计算，则后面不要加 --no-opengl-files 选项（只是猜想，没有验证）
- 关于自己的电脑 GPU，Linux内核等是否满足安装 cuda的要求，请参考官方安装指南
1. 下载安装文件和官方指南
登陆官网 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads，下载相应版本的安装文件，注意安装文件类型选择 runfile(local)
同时下载官方的安装指南，便于参考
2. 禁用 nouveau 驱动（nouveau是 ubuntu16.04 默认安装的第三方开源驱动，安装cuda会跟nouveau冲突，需要先禁用）
- 先查看 nouveau 是否被禁用，输入以下命令，若有输出，则说明 nouveau 在运行中
lsmod | grep nouveau
- 修改 /etc/modprobe.d/blacklist.conf 文件
sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf
在末尾加入
blacklist nouveau options nouveau modeset=0
- 执行以下命令，并重启
sudo update-initramfs –u
- 再执行以下命令，查看 nouveau 是否已被禁用，若无任何输出，说明禁用成功
lsmod | grep nouveau
3. 文本命令行模式运行 runfile 文件安装CUDA
- 按 Ctrl + Alt + F1 键进入文本命令行模式，输入用户名和密码
- 先关闭图形化界面
sudo service lightdm stop
cd 到 runfile 文件保存的路径，进行安装（重点！！！要加 --no-opengl-files 选项）
sudo sh cuda_10.1.168_418.67_linux.run --no-opengl-files
执行命令后，稍等一会儿，会出现交互界面，输入 accept，再等一会儿就会提示安装成功
注意：
- 我是在 Intel 集显驱动下面进行的安装，即当前图形化界面是用 Intel 集显，准备只用NVIDIA 独显做计算，所以用 --no-opengl-files 选项设为不安装 OpenGL 的库；之前 cuda 版本的安装好像是以命令行交互的方式让你选择是否选择安装 OpenGL，但在 cuda10.1 这个版本，只能通过添加命令行参数的方法来选择不安装 OpenGL；
- 若不小心安装了 OpenGL，则后面会遇到循环登陆的问题，原因就是 NVIDIA显卡 的 OpenGL 库覆盖了当前 Intel 显卡的库，解决办法是再登入到文本命令行模式，用以下命令先卸载 cuda 和 NVIDIA驱动，再按正确的步骤重新安装
sudo /usr/local/cuda-10.1/bin/cuda-uninstaller sudo /usr/bin/nvidia-uninstall
- 若能重新进入图形化界面，则基本安装成功
sudo service lightdm start
4. 检查 Device Node Verification
ls /dev/nvidia*
若结果显示 /dev/nvidia0 /dev/nvidiactl /dev/nvidia-uvm，则说明安装成功；若显示类似 No such file or directory等信息，则进行如下操作
sudo vim /etc/rc.local
第一行为 #!/bin/sh -e，把 -e 选项去掉，然后把下面的文本复制到 exit 0 之前，保存退出
/sbin/modprobe nvidia if [ "$?" -eq 0 ]; then # Count the number of NVIDIA controllers found. NVDEVS=`lspci | grep -i NVIDIA` N3D=`echo "$NVDEVS" | grep "3D controller" | wc -l` NVGA=`echo "$NVDEVS" | grep "VGA compatible controller" | wc -l` N=`expr $N3D + $NVGA - 1` for i in `seq 0 $N`; do mknod -m 666 /dev/nvidia$i c 195 $i done mknod -m 666 /dev/nvidiactl c 195 255 else exit 1 fi /sbin/modprobe nvidia-uvm if [ "$?" -eq 0 ]; then # Find out the major device number used by the nvidia-uvm driver D=`grep nvidia-uvm /proc/devices | awk '{print $1}'` mknod -m 666 /dev/nvidia-uvm c $D 0 else exit 1 fi
重启后，再次输入以下命令，此时应该会出现 /dev/nvidia0 /dev/nvidiactl /dev/nvidia-uvm，说明安装成功
ls /dev/nvidia*
5. 设置环境变量，写入 /etc/profile 文件
sudo vim /etc/profile
在最后加入两行（64位系统为lib64，32位系统为lib）
export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
重启，检查环境变量是否设置成功
- 验证驱动版本
cat /proc/driver/nvidia/version
- 验证CUDA Toolkit
nvcc -V
若没有安装cuda toolkit，则用以下命令安装
sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit
至此，cuda 已安装成功
6. 编译 cuda 提供的 samples
cd /home/xxx/NVIDIA_CUDA-10.1_Samples
make
等待一段时间，编译 成功后，二进制文件会存放在 NVIDIA_CUDA-10.1_Samples/bin 中，执行下面的二进制文件，看是否成功
cd /home/lxxx/NVIDIA_CUDA-10.1_Samples/bin/x86_64/linux/release
./deviceQuery
./bandwidthTest
若出现以下信息，则说明成功
