软件测试/测试开发丨UbuntuServer环境准备

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前提

现有设备是一套 i5+4090 的组合，安装了 Ubuntu 22.04.3 LTS Server 版本，后文的安装步骤都是基于这套系统和配置进行操作。

系统准备

查看是否安装了 gcc

• 命令行中执行 gcc -v

• 正常输入如图效果的，说明已经成功安装环境所需的软件

• 如果输出的内容为如下文字，说明环境缺失

• Command 'gcc' not found, but can be installed with:apt install gcc

• 安装命令: sudo apt-get install build-essential

• 如果下载非常缓慢，可以修改 apt 源为国内源，清华源的速度很快，清华源配置教程。

禁用 Ubuntu 原本的显卡驱动(避免与 Nvidia 显卡驱动冲突)****

• 创建或者编辑/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf文件，在其中添加如下代码。

blacklist nouveau
blacklist lbm-nouveau
options nouveau modeset=0
alias nouveau off
alias lbm-nouveau off

• 保存后在命令行执行如下命令，关闭系统自带的显卡驱动，避免与 Nvidia 的显卡驱动发生冲突

echo options nouveau modeset=0 | sudo tee -a /etc/modprobe.d/nouveau-kms.conf

• 重启内核，验证是否关闭成功

sudo update-initramfs -u
sudo reboot

• 重启后执行命令lsmod | grep nouveau，如果没有屏幕输出，说明禁用 nouveau 成功

安装显卡驱动

查找合适的驱动版本

• 执行命令ubuntu-drivers devices，根据命令显示的匹配驱动，找到合适的版本，如下图

• 由于本机安装的是 server 版本系统，所以使用了 server 版本驱动

安装驱动

• 执行命令sudo apt install nvidia-driver-535-server，安装驱动

• 安装完毕后，执行nvidia-smi命令可以正常查看到 GPU 的数据界面，说明安装成功，如下图

安装 CUDA

找到合适的版本(不建议安装最新版本 CUDA，注意 pytorch 支持)

• 首先根据上一步中命令nvidia-smi 输出内容找到最高适配的 CUDA 版本，再根据 Pytorch 官网上对 CUDA 的支持信息，确定本次安装的 CUDA 版本为 11.8，现阶段 pytorch 对 CUDA 的支持还主要在 11.7、11.8 版本，更高的 12.1 版本支持属于预览版( nightly)，为了稳定建议先用 11.8，或者根据显卡型号和 pytorch 官网找到符合的版本。

下载 CUDA

• 在 NVIDIA 的开发者官方下载地址 找到对应版本 CUDA，按照系统版本、内核等信息选择后，可以直接拿到安装文件或者安装命令，本示例中使用 runfile 的方式安装。

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run

• 注意: 由于 CUDA 文件较大，安装时会占用/tmp 下很大的容量(大概 5G+)，可能因为/tmp 容量不够而导致报错推出，可以在/etc/fstab 中新增/tmp 挂载的方式，临时将部分内存挂载到/tmp 目录修改容量，避免安装失败。

# 找到原本的/tmp挂载设置，前面加#将它注释掉
# /dev/disk/by-uuid/fba367b1-46bd-4b28-b769-5db19dce6129 /tmp ext4 defaults 0 1
# 新加一行将/tmp挂载到内存中的方式，提前确认好内存的大小，避免内存不足，size中设置的是新的/tmp大小
tmpfs /tmp tmpfs nodev,nosuid,size=10G 0 0

• 修改完毕后需要重启机器，然后使用df -h命令查看/tmp 目录的大小是否有变动

安装 CUDA

• 设置好/tmp 文件夹大小后，切换到之前下载 run 文件的文件夹内，执行命令安装 CUDA

sudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run

• 因为之前已经安装过显卡驱动，所以在安装 CUDA 时会出现额外的提示，建议先卸载驱动再继续安装，这里直接选择 Continue 即可

• 下一步是一个用户协议，输入 accept 即可

• 注意！最后一步中是选择要安装的内容，前面在提示驱动已存在时，我们没有额外处理驱动，所以这一步一定要选中 Driver 选项，使用 Enter 将选中的 X 去掉，避免重复安装驱动导致的异常。

• 之后就可以选中 Install 进行最终的安装

配置环境变量

• 安装完毕后，根据安装提示，将目录配置到环境变量中

• 编辑全部用户有效的环境文件 sudo vim /etc/profile，添加如下语句(语句中的具体路径根据安装时提示的路径自行修改)：

export PATH=/usr/local/cuda-11.8/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.8/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

• 使用命令直接加载source /etc/profile，或者重启服务器，使配置生效

• 使用命令验证安装情况nvcc -V，如下图表示已经配置成功

  

• 如果在准备步骤中修改了/tmp 的挂载位置，此时记得将它还原回原本的方式，重启后生效

• 到此，CUDA 就算完整的安装完毕了