概述
一 .安装Ubuntu16.04.
用Ultral刻录一个Ubuntu16.04的安装盘。
开机,按F2选择启动项,用U盘启动。
安装Ubuntu16.04
二 .NVIDIA驱动安装
1.禁用nouveau
sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf # 将nouveau加入黑名单
blacklist nouveau #添加在最后一行,禁用nouveau第三方驱动,之后也不需要改回来
sudo update-initramfs -u #重新生成initram
lsmod | grep nouveau #重启,用该命令检查是否禁用成功;如果禁用成功,该命令无任何输出;否则就是禁用失败
1)Ctrl+alt+F1 进入字符界面,关闭图形界面
sudo service lightdm stop //必须有,不然会安装失败
2)挂载U盘(驱动文件在U盘内)
以root用户登陆
用fdisk -l 看看U盘的设备
假如U盘是sdb4
确定在 目录 /mnt 下建立了 文件夹 /usb,如果未建立可键入一下命令:mkdir /mnt/usb,成功后进行下一步。
载入 u 盘,需键入以下命令:mount /dev/sdb4 /mnt/usb
成功后,即可使用 u 盘了, 文件就在目录 /mnt/usb 下。
卸载u盘:在使用完u盘后,在拔出前需要先键入卸载U盘命令
命令如下:umount /mnt/usb
3)安装 nvidia driver
sudo chmod 755 NVIDIA-Linux-x86_64-367.27.run
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-367.27.run --no-opengl-files其中参数--no-opengl-files一定要加,否则会进入无限循环登录
sudo service lightdm start
重启电脑
三、 安装cuda8.0
1、准备:去官网下载cuda_8.0.61_375.26_linux.run以及补丁文件cuda_8.0.61.2_linux.run
2、赋予可执行权限
chmod +x cuda_8.0.61_375.26_linux.run
chmod +x cuda_8.0.61.2_linux.run
3、进行安装前检查
- 3.1 Verify You Have a CUDA-Capable GPU
在终端中输入: $ lspci | grep -i nvidia ,会显示自己的NVIDIA GPU版本信息
去CUDA的官网http://developer.nvidia.com/cuda-gpus查看自己的GPU版本是否在CUDA的支持列表中
3.2Verify You Have a Supported Version of Linux 检查自己的linux版本是否支持,我安装的是ubuntu14.04版本的,这个没有问题. 在终端中输入: $ uname -m && cat /etc/*release
3.3校验是否有gcc
在终端中输入: $ gcc –version
3.4Verify the System has the Correct Kernel Headers and Development Packages Installed - 在终端中输入: $ uname –r 可以查看自己的kernel版本信息
在终端中输入: $sudo apt-get install linux-headers-uname –r
4、安装
ctrl+alt+F1
sudo ./cuda_8.0.61_375.26_linux.run
按照提示,其中,询问是否要安装openGL时,一定要选No!
安装补丁文件cuda_8.0.61.2_linux.run
按照提示完成即可,重启!
设置环境变量。
终端中输入 $ sudo gedit /etc/profile
末尾添加:
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin/:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda8.0/lib64/:$LD_LIBRARY_PATH
sudo ldconfig
检查环境变量是否成功
重启电脑,终端输入env,检查上述的环境变量(路径)是否设置成功。
检查cuda是否安装成功。
- 检查 NVIDIA Driver是否安装成功
终端输入 :$ cat /proc/driver/nvidia/version 会输出NVIDIA Driver的版本号 - 检查 CUDA Toolkit是否安装成功
终端输入 : $ nvcc –V 会输出CUDA的版本信息 - 如果显示没有安装nvcc,则运行下面指令:
-
sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa-dev
- 编译cuda提供的例子
- 安装库,因为接下来安装Samples需要make,所以得先装好一些库和依赖
-
安装CUDA自带的Samplessudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libglu1-mesa libglu1-mesa-dev libgl1-mesa-glx 后三个没安装
cd /usr/local/cuda/samples sudo make all -j4
cd ./bin/x86_64/linux/release
./deviceQuery
- 7) 安装 cudnn5.0
安装 cuDNN 比较简单,解压后把相应的文件拷贝到对应的 CUDA 目录下即
可:
tar -zxvf cudnn-8.0-linux-x64-v5.0-ga.tgz
显示以下信息:
*cuda/include/cudnn.h
cuda/lib64/libcudnn.so
cuda/lib64/libcudnn.so.5
cuda/lib64/libcudnn.so.5.0.5
cuda/lib64/libcudnn_static.a*
继续执行以下指令:
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
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
- 7) 安装 cudnn5.0
看到类似如下图片中的显示,则代表CUDA安装且配置成功
- 再检查一下系统和CUDA-Capable device的连接情况
终端输入 : $ ./bandwidthTest
成功!
最后
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