Centos 7 安装 Nvidia GPU 驱动及 CUDA

## 安装准备

### 前提机器上面有支持CUDA的Nvidia GPU，查看支持CUDA的GPU列表: [https://developer.nvidia.com/cuda-gpus](https://developer.nvidia.com/cuda-gpus)

```bash
lspci | grep -i nvidia
```
我这边服务器使用的是 `Tesla K80`
```bash
09:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation GK210GL [Tesla K80] (rev a1)
0a:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation GK210GL [Tesla K80] (rev a1)
```
### 验证系统是否是受支持的Linux版本

```bash
uname -m && cat /etc/redhat-release
```
到这里查看受支持的Linux版本：[http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html#system-requirements](http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html#system-requirements)

### 验证系统是否有GCC编译环境

```bash
gcc -v
```
没有的话需要先安装GCC，Centos7的最小化安装一般勾选上开发软件都会自动安装GCC

- 验证系统是否安装了正确的内核头文件和开发包

```bash
sudo yum install kernel-devel-$(uname -r) kernel-headers-$(uname -r)
```

## 开始安装

### 禁用nouveau

nouveau是一个第三方开源的Nvidia驱动，一般Linux安装的时候默认会安装这个驱动。 这个驱动会与Nvidia官方的驱动冲突，在安装Nvidia驱动和和CUDA之前应先禁用nouveau

查看系统是否正在使用nouveau

```bash
lsmod | grep nouveau
```

如果有显示内容，则进行以下的步骤： Centos7禁用方法

```bash
#新建一个配置文件
sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

#写入以下内容
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0

#保存并退出
:wq

#备份当前的镜像
sudo mv /boot/initramfs-$(uname -r).img /boot/initramfs-$(uname -r).img.bak

#建立新的镜像
sudo dracut /boot/initramfs-$(uname -r).img $(uname -r)

#重启
sudo reboot

#最后输入上面的命令验证
lsmod | grep nouveau
```
### 安装驱动
GPU 云服务器正常工作需安装正确的基础设施软件，对 NVIDIA 系列 GPU 而言，有两个层次的软件包需要安装：

- 驱动 GPU 工作的硬件驱动程序。
- 上层应用程序所需要的库。

若把 NVIDIA GPU 用作通用计算，需要安装 Tesla Driver + CUDA。

#### rpm 包安装

1.打开 NVIDIA 驱动下载链接 [http://www.nvidia.com/Download/Find.aspx](http://www.nvidia.com/Download/Find.aspx) 。
2.选择支持 RPM 包的操作系统，并获取该 RPM 包的下载链接。例如：选择 CentOS 7.x， 得到下载链接：[https://www.nvidia.com/content/DriverDownload-March2009/confirmation.php?url=/tesla/396.82/nvidia-diag-driver-local-repo-rhel7-396.82-1.0-1.x86_64.rpm&lang=us&type=Tesla](https://www.nvidia.com/content/DriverDownload-March2009/confirmation.php?url=/tesla/396.82/nvidia-diag-driver-local-repo-rhel7-396.82-1.0-1.x86_64.rpm&lang=us&type=Tesla)

![](/api/file/getImage?fileId=5ca5bb90addba46728000244)

按照提示下载并安装驱动

![](/api/file/getImage?fileId=5ca5bb90addba46728000243)

3.使用`rpm`命令安装 rpm 包。
```bash
rpm -i nvidia-diag-driver-local-repo-rhel7-396.82-1.0-1.x86_64.rpm
```
4.使用`yum`命令清除缓存。
```bash
yum clean all
```
5.使用yum命令安装驱动。
```bash
yum install cuda-drivers
```
6.重启机器
```bash
reboot
```
7.运行`nvidia-smi`能输出正确信息代表驱动安装成功。

### 安装 CUDA

CUDA (Compute Unified Device Architecture) 是显卡厂商 NVIDIA 推出的运算平台。 CUDA™ 是一种由 NVIDIA 推出的通用并行计算架构，该架构使 GPU 能够解决复杂的计算问题。 它包含了 CUDA 指令集架构（ISA）以及 GPU 内部的并行计算引擎。 开发人员现在可以使用 C 语言, C++ , FORTRAN 来为 CUDA™ 架构编写程序，所编写出的程序可以在支持 CUDA™ 的处理器上以超高性能运行。
GPU 云服务器采用 NVIDIA 显卡，需要安装 CUDA 开发运行环境。

1.CUDA驱动下载[https://developer.nvidia.com/cuda-75-downloads-archive](https://developer.nvidia.com/cuda-75-downloads-archive) 。

2.选择操作系统和安装包。以 CentOS 7.2 64 位为例，可按如下方式进行选择：

![](/api/file/getImage?fileId=5ca5bb90addba46728000242)

需要下载 Base 以及 Patch

![](/api/file/getImage?fileId=5ca5bb90addba46728000245)

按照下载地址下载到服务器上

3.在 CUDA 安装包所在目录下运行如下命令：

```bash
sudo rpm -i cuda-repo-rhel7-9-2-local-9.2.148-1.x86_64.rpm
sudo yum clean all
sudo yum install cuda
```
4.在 `/usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery` 目录下，执行 `make` 命令，可以编译出 `deviceQuery` 程序。

5.执行 `deviceQuery` 正常显示如下设备信息，此刻认为 `CUDA` 安装正确。

![](/api/file/getImage?fileId=5ca5bb90addba46728000246)

### 安装 CUDNN

- [下载](https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive) cudnn

>需要注册为开发者方可下载。

解压后执行

```bash
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*
```

- 验证

```bash
git clone https://github.com/wilhelmguo/cudnn_samples_v7.git
cd cudnn_samples_v7/mnistCUDNN
make 
./mnistCUDNN
```
如果已经正确安装则会输出以下提示

![](/api/file/getImage?fileId=5cadb07aaddba46728000267)

> 如果输出以下提示：
> ```bash
> ./mnistCUDNN: error while loading shared libraries: > libcudnn.so.7: cannot open shared object file: No > > such file or directory
> ```
> 执行 `ldconfig /usr/local/cuda/lib64` 后重新运行即可

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