【Ubuntu】16.04服务器：驱动更新+cuda11+cudnn

引言

笔者学校服务器的系统是Ubuntu 16.04 ，显卡GeForce RTX 2080Ti。
想将cuda升级到11.3，以及一系列的cudnn+驱动的升级

1. 驱动升级

查看Ubuntu的显卡版本

lspci | grep -i vga

只返回了16进制码，查询地址：http://pci-ids.ucw.cz/mods/PC/10de/2204

官网地址：https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/

1.1 找到合适自己的版本
打开上述官网地址，按键盘上的F12，点击Console或者控制台
然后在下方小箭头处 ，粘贴下面的代码后（可以查看最新往前200个旧版本），按回车

SystemScanner.prototype.DriverSearch = function(psid, pfid, osID, langCode, whql, beta, dltype, numresults ) {numresults=200;this.scannerStatusUpdate(GFE_SERVER_CONNECTING);theScanner.scannedDevice.downloadInfo=new Object();var parameters='psid='+psid;parameters+='&pfid='+pfid;parameters+='&osID='+osID;parameters+='&languageCode='+langCode;parameters+='&beta='+beta;parameters+='&isWHQL='+whql;parameters+="&dltype="+dltype;parameters+="&sort1=0";parameters+="&numberOfResults="+numresults;var requestUrl=this.driverManualLookupUrl+parameters;this.driversLogUIEvent("warn","SUID:"+this.tracker.scanID+" BEGIN DriverSearch requestUrl:"+requestUrl);this.debugTrace(requestUrl);jQuery.ajax({url:requestUrl,async:false,type:'get',success:function(response){try{theScanner.debugTrace("The Driver Lookup Service Returned:\n\n("+response+")");if(response.length>0){theScanner.resetResults();var driverLookupJsonObj='('+response+')';theScanner.resultsList=new Object();theScanner.resultsList=eval(driverLookupJsonObj)}if(theScanner.resultsList.Success==0){theScanner.scannerStatus="No driver available"}else{theScanner.scannerStatus="Results Ready"}}catch(e){this.driversLogUIEvent("error"," FAIL catch DriverSearch");theScanner.resetResults();theScanner.scannerStatus="No driver available"}},error:function(response){theScanner.resetResults();theScanner.scannerStatus="AJAX Call failed"}});this.driversLogUIEvent("warn","SUID:"+this.tracker.scanID+" END DriverSearch requestUrl:"+requestUrl);}

此时，可以看到更多旧版本的驱动，根据想要安装的CUDA的版本选择驱动的版本，不要太新了

版本对应

1.2 找到对应的版本，下载安装包：
如果和笔者需要的版本一致的这里附上下载链接

链接：https://pan.baidu.com/s/1yStk0RVw0PLW7jmqqSkPbQ
提取码：b2c4
可以看到选定版本支持服务器的配置

接下来就开始在服务器上安装驱动

1.3 卸载现有驱动，重新安装

sudo apt-get --purge remove nvidia-*
sudo apt-get purge nvidia*
sudo apt-get purge libnvidia*

直到下面的命令不输出任何内容，则卸载成功

sudo dpkg --list | grep nvidia-*

若仍然有输出，且输出中包含“rc”则说明‘被移除/卸载，但它的配置文件仍然存在’，终端输入如下命令，#清理dpkg的列表中有“rc”状态的软件包

sudo dpkg -l |grep ^rc|awk '{print $2}' |sudo xargs dpkg -P
#  再次输入
sudo dpkg --list | grep nvidia-*

不再输出任何信息，接下来执行安装命令

# 进入安装包文件夹
sudo bash NVIDIA-Linux-x86_64-470.57.02.run -no-opengl-files -no-x-check

其中添加-no-opengl-files -no-x-check是为了解决如下问题

网上找了很多方法，比如禁用指令sudo service lightdm stop，安装后在启用sudo service lightdm start，都未能解决上述问题。所以可以直接尝试上述的方法。

接下来开始继续安装（笔者只留下部分截图，没有截图的用文字描述）：

• 1.The distribution-provided pre-install script failed! Are you sure you want to continue? 选择 yes 继续
• 2.Would you like to register the kernel module souces with DKMS? This will allow DKMS to automatically build a new module, if you install a different kernel later? 选择 No 继续
• 3.Nvidia’s 32-bit compatibility libraries? 选择 No 继续

• Would you like to run the nvidia-xconfigutility to automatically update your x configuration so that the NVIDIA x driver will be used when you restart x? Any pre-existing x confile will be backed up. 选择Yes 继续

安装完毕，在终端输入指令显示如下

nvidia-smi

2. CUDA升级

官网地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

目前官网已经升级到cuda11.4，但是没有Ubuntu16.04的系统，因此找到之前发布的版本：

选择匹配的版本

执行官网的安装指令（也可以选择其他两种方式进行安装）

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.3.1/local_installers/cuda_11.3.1_465.19.01_linux.run
sudo sh cuda_11.3.1_465.19.01_linux.run

• 1.终端显示“Do you accept the previously read EULA?” 输入accept
  
• 关键一步！！！终端显示“Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for
  Linux-x86_64 384.81?”一定要输入no！！！！！
  
• 一路 yes
• 
  最终在终端显示如下，则说明安装成功：
  
  安装完成后可在 /usr/local/ 下看到安装好的cuda

cd /usr/local/ 
ls

3. cudnn

官网地址：https://developer.nvidia.com/cudnn

一定要与上面的CUDA进行匹配，cudnn的下载是需要注册登录的。
进入官网，选择指定的版本。


下载之后进入压缩包所在文件夹，执行解压指令：

tar zxvf cudnn-11.3-linux-x64-v8.2.1.32.tgz

在路径中生成cuda文件夹，然后复制 lib64 和 include 文件夹到 /usr/local/cuda-11.3，命令如下：

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-11.3/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-11.3/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.3/include/cudnn.h /usr/local/cuda-11.3/lib64/libcudnn*

nvcc -V

终端显示如下：