CUDA 설치 경험. 우분투 18.04에서 테스트되었습니다. 태스크:
- Palit GeForce GTX 1080 Ti GameRock 11GB GDDR5X [NEB108TT15LC-1020G] 용 그래픽 드라이버를 설치하십시오.
- 모든 사용자를위한 CUDA 라이브러리를 설치하십시오.
관련된 링크들:
NVIDIA 드라이버 설치
NVIDIA 웹 사이트 ( https://www.nvidia.com/Download/index.aspx) 로 이동
하여 GPU 용 최신 드라이버를 구하십시오. 내 경우에는 다음과 같습니다.
Product Type: GeForce
Product Series: GeForce 10 Series
Product: GeForce GTX 1080 Ti
Operating System: Linux 64-bit
Language: English (US)
Press <SEARCH> button and check that founded driver is supporting your GPU
in "SUPPORTED PRODUCTS" tab.
다운로드 해. 내 경우 파일 이름은 다음과 같습니다.NVIDIA-Linux-x86_64-410.78.run
# Change permission to run and execute it
sudo chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-410.78.run
# Before installation install gcc and make packages:
sudo apt install gcc
sudo apt install make
텍스트 모드에서 드라이버 설치를 실행하는 것이 좋습니다. 텍스트 모드의 경우을 누르고 <Ctrl>+<Alt>+<F3>콘솔에 로그인하십시오.
Nouveau라는 이전에 설치된 그래픽 드라이버에 문제가있을 가능성이 큽니다.
# Remove Nouveau driver
sudo apt –purge remove xserver-xorg-video-nouveau
# Remove previously installed NVIDIA driver
sudo apt purge nvidia*
# Execute file and answer the questions during installation
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-410.78.run
# Reboot Ubuntu
sudo reboot
# To check if installation is successful
nvidia-smi
Nvidia 드라이버의 터미널 출력이 표시되어야합니다.
# Check again
lsmod | grep nouveau # should be zero output
lsmod | grep nvidia # should be non-zero output
# Another check. {tab} means you should press <Tab> button on your keyboard.
cat /proc/driver/nvidia/gpus/{tab}/information
올바른 GPU 모델이 표시되어야합니다.
모든 사용자를위한 CUDA 라이브러리 설치
# Install gcc, kernel headers and development libraries
sudo apt install gcc-6 g++-6 linux-headers-$(uname -r) freeglut3-dev libxmu-dev libpcap-dev
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 에서 CUDA 툴킷을 다운로드
하십시오 Linux, x86_64, Ubuntu, 18.04, runfile (local).
2.0GB 파일 다운로드 : cuda_10.0.130_410.48_linux.run
# Change permissions and run it
sudo chmod +x cuda_10.0.130_410.48_linux.run
sudo ./cuda_10.0.130_410.48_linux.run
If installation is successful, your should see the following output:
===========
= Summary =
===========
Toolkit: Installed in /usr/local/cuda-10.0
Samples: Not Selected
Please make sure that
- PATH includes /usr/local/cuda-10.0/bin
- LD_LIBRARY_PATH includes /usr/local/cuda-10.0/lib64, or, add /usr/local/cuda-10.0/lib64 to /etc/ld.so.conf and run ldconfig as root
시스템의 모든 사용자 (및 애플리케이션)에 대해 CUDA 환경을 구성하려면 두 개의 파일을 작성하십시오 (선택한 sudo 및 텍스트 편집기 사용)
# Create file cuda.sh
sudo touch /etc/profile.d/cuda.sh
# Open cuda.sh file
sudo nano /etc/profile.d/cuda.sh
# Add content to the file
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
export CUDADIR=/usr/local/cuda
# Also create file cuda.conf
sudo touch /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf
# Open cuda.conf file
sudo nano /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf
# Add content to the file
/usr/local/cuda/lib64
# Restart ldconfig
sudo ldconfig
# Create symbolic links to GCC6 in the CUDA bin folder.
sudo ln -s /usr/bin/gcc-6 /usr/local/cuda-10.0/bin/gcc
sudo ln -s /usr/bin/g++-6 /usr/local/cuda-10.0/bin/g++
# Test CUDA by building the examples
# Copy the CUDA samples source directory to someplace in your home directory
# Go to the directory with the samples and run:
make -j4
# There could be compilation error for the samples
# Error: cannot find -lGL
# I was able to fix it by following the instructions in this link:
# http://techtidings.blogspot.com/2012/01/problem-with-libglso-on-64-bit-ubuntu.html (the final two commands)
sudo rm /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libGL.so
sudo ln -s /usr/lib/libGL.so.1 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libGL.so