Ubuntu 16.04에 CUDA를 어떻게 설치합니까?


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TensorFlow의 경우 CUDA를 설치하고 싶습니다. Ubuntu 16.04에서 어떻게합니까?


우분투 16.04에있는 CUDA 툴킷 9.1의 경우이 후시 게시물이 도움이 될 것입니다 : tech.amikelive.com/node-669/… @ Atlas7 게시물과 유사하게, 설치 과정은 runfile (local)을 사용하는 대신 deb (네트워크) 방법에 의존합니다 ) 허용 된 답변에 표시된대로
Mike

1
경고 : 허용 된 답변과 같이 "실행 스크립트"를 사용하지 마십시오. 커널을 apt-get-upgrade 할 때 시스템을 F *하게됩니다.
MaxB

모든 단계를 충분히 자세하게 설명하는 github readme.md 파일을 작성했습니다. 당신은 그것을 볼 수 있습니다 : github.com/bhavykhatri/Installing-_CUDA_toolkit_guide_LINUX/…
Delsilon

답변:


90

우분투 CUDA 설치

리눅스 설치 가이드 . 그러나 기본적으로 해당 단계 만 있습니다.

  1. CUDA 다운로드 : 15.04 버전과 "runfile (local)"을 사용했습니다. 1.1GB입니다.
  2. md5 합계를 확인하십시오 md5sum cuda_7.5.18_linux.run. 올바른 경우에만 계속하십시오.
  3. 다른 설치를 제거하십시오 ( sudo apt-get purge nvidia-cuda*-드라이버도 설치하려면 sudo apt-get purge nvidia-*).
    1. 디스플레이 드라이버 (*) 를 설치하려면 GUI에서 로그 아웃하십시오. 터미널 세션으로 이동 ( ctrl+ alt+ F2)
    2. lightdm 중지 : sudo service lightdm stop
    3. /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf다음 내용 으로 파일을 작성하십시오 . blacklist nouveau options nouveau modeset=0
    4. 그런 다음 수행하십시오. sudo update-initramfs -u
  4. sudo sh cuda_7.5.18_linux.run --override. y심볼릭 링크를 사용해야합니다 .
    1. lightdm을 다시 시작하십시오. sudo service lightdm start
  5. 명령 행 프롬프트를 따르십시오

참고 : 랩탑에서 Ubuntu 16.04 베타 버전의 NVIDIA CUDA (기다릴 수없는 경우)

참고 : 예 apt-get install cuda. 를 통해 설치할 수 있습니다. 경로를 변경하고 다른 도구를 설치하기가 더 어려워서 사용하지 않는 것이 좋습니다.

당신은 또한에 관심이있을 수 있습니다 내가 우분투 16.04에 CuDNN를 설치할 수 있습니까? .

* :이 스크립트와 함께 디스플레이 드라이버를 설치하지 마십시오. 그들은 늙었다. http://www.nvidia.com/Download/index.aspx 에서 최신 버전을 다운로드 하십시오.

CUDA 설치 확인

다음 명령은 현재 CUDA 버전 (마지막 줄)을 보여줍니다.

$ nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2016 NVIDIA Corporation
Built on Sun_Sep__4_22:14:01_CDT_2016
Cuda compilation tools, release 8.0, V8.0.44

다음 명령은 드라이버 버전과 보유한 GPU 메모리 양을 보여줍니다.

$ nvidia-smi
Fri Jan 20 12:19:04 2017       
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 367.57                 Driver Version: 367.57                    |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  GeForce 940MX       Off  | 0000:02:00.0     Off |                  N/A |
| N/A   75C    P0    N/A /  N/A |   1981MiB /  2002MiB |     98%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID  Type  Process name                               Usage      |
|=============================================================================|
|    0      1156    G   /usr/lib/xorg/Xorg                             246MiB |
|    0      3198    G   ...m,SecurityWarningIconUpdate<SecurityWarni   222MiB |
|    0      6645    C   python                                        1510MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+

참조 : CuDNN 설치 확인

도움! 새 드라이버가 작동하지 않습니다!

당황하지 마십시오. 컴퓨터에서 아무것도 보이지 않더라도 다음 단계를 수행하면 이전 상태로 돌아갑니다.

  1. shift시작하는 동안 누르십시오
  2. 루트 쉘로 이동
  3. 가 쓰기 권한을 만드십시오 mount -o remount,rw /( -이다 ?/이다 -미국 레이아웃)
  4. sh cuda_7.5.18_linux.run --uninstall
  5. sudo apt-get install nvidia-361 nvidia-common nvidia-prime nvidia-settings

그래픽 드라이버

그래픽 드라이버 설치는 약간 까다 롭습니다. 그래픽 지원없이 수행해야합니다.

  1. 현재 X 세션에서 로그 아웃하십시오.
  2. Ctrl+ Alt+ F4(당신은으로 전환 할 수 있습니다 Ctrl+ Alt+ F7)
  3. 다른 드라이버는 모두 제거해야합니다.
    1. 통해 검색 dpkg -l | grep -i nvidia
    2. 통해 제거 sudo apt-get remove --purge nvidia-WHATEVER
  4. 를 통해 lightdm 중지 sudo service lightdm stop
  5. rebootPC / 블랙리스트에 nouveau 드라이버 가 필요할 수 있습니다 ( 독일어 자습서 )

고마워요! 라이센스 용어를 끝까지 건너 뛸 수있는 방법이 있습니까?
Boern September

1
@Boern 죄송합니다, 잘 모르겠습니다. GPU가있는 Tensorflow의 Docker 이미지를보고 어떻게 작동하는지 확인할 수 있습니다.
Martin Thoma

1
@Boern 'q'를 눌러 건너 뛸 수 있다고 생각합니다.
Jesse Chan

2
그래픽 드라이버를 다시 설치하려고 할 때 먼저 세 번째 시점의 절차를 따를 것인지 또는 그래픽 드라이버 아래의 지침을 따를 지 여부가 다소 불분명합니다.
Ohm

1
sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r) 설치 프로그램 을 실행 하기 전에 항상 실행 해야합니다. 이를 통해 커널 헤더 및 개발 패키지가 실행중인 특정 패키지에 있는지 확인하고 드라이버 설치가 실패하지 않을 것입니다!
리카

21

.run 파일을 통해 여러 번 설치하려고했지만 일부 오류가 항상 발생하여 로그인 루프가 발생하거나 디스플레이가 완전히 손실되었습니다. 따라서 디스플레이 관리자와 함께 사용하지 말고 .deb 파일을 사용하는 것이 좋습니다.

Linux 용 NVIDIA CUDA 설치 안내서 는 전체 세부 정보를 제공하는 훌륭한 링크입니다. 각 단계를 따라야합니다.

Nvidia 드라이버를 설치하려면 다음을 수행하십시오.

  1. Ubuntu의 왼쪽 상단 모서리에있는 "컴퓨터 검색"메뉴에서 "추가 드라이버"를 검색하십시오 (시스템 설정-> 소프트웨어 및 업데이트-> 추가 드라이버도 수행 할 수 있음)

  2. 나타나는 메뉴에서 Nvidia 드라이버 중 하나를 선택하고 "Apply Changes (변경 사항 적용)"를 클릭하십시오.

  3. 시스템을 재부팅하십시오.

  4. 터미널 창을 열고 nvidia-smi를 입력하십시오. 드라이버가 올바르게 설치 되었다면 다음과 같이 보일 것입니다 :

+ ------------------------------------------------- ----- +                       
| NVIDIA-SMI 3.295.41 드라이버 버전 : 295.41 |                       
| ------------------------------- + ----------------- ----- + ---------------------- +
| Nb. 이름 | 버스 ID 표시 | 휘발성 ECC SB / DB |
| 팬 온도 전력 사용량 / Cap | 메모리 사용량 | GPU 활용. 계산 M. |
| =============================== + =================== ===== + ======================= |
| 0. 테슬라 C2050 | 0000 : 05 : 00.0 켜기 | 0 0 |
| 30 % 62 C P0 N / A / N / A | 3 % 70MB / 2687MB | 44 % 기본값 |
| ------------------------------- + ----------------- ----- + ---------------------- |
| 컴퓨팅 프로세스 : GPU 메모리 |
| GPU PID 프로세스 이름 사용법 |
| ==================================================== ============================= |
| 0. 7336 ./ 정렬 61MB |
+ ------------------------------------------------- ---------------------------- +

이전 링크에 따라 CUDA를 쉽게 설치할 수 있습니다. 간단히 :

sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)

여기 에서 툴킷 다운로드 한 다음 .deb파일 을 설치 하십시오 (그에 따라 이름 바꾸기).

sudo dpkg -i cuda-repo-<distro>_<version>_<architecture>.deb

그런 다음 다음을 실행하십시오.

sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

1
방금 GeForce 1080 TI와 함께 새로운 Linux Mint KDE 설정 (2017-05-24)에 걸치는 브랜드에 이것을 설치했습니다. 웹 페이지에서 "deb (네트워크)"변형을 선택하십시오. 둘 다 /etc/apt/sources.list.d/에 apt-source를 설치하지만 "deb (로컬)"은 로컬 파일 포인터입니다. 다른 하나 ( "네트워크")는 리포지토리에 대한 일반 링크입니다. 그것은 읽히고, 아마도 "cuda.list"라는 파일을 입력 할 수 있습니다 : deb http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubun‌​‌​tu1604/x86_64 /. 설치시 드라이버가 nvidia-381에서 -375로 다운 그레이드되었습니다. 나는 거기에 떠났다.
stolsvik 18시 41 분

@ akshita007 추가 드라이버로 이동하면이 메시지가 표시됩니다. Unknown: Unknown This device is not working 그런 다음 사용할 것인지 묻습니다 Processor microcode firmware for Intel CPUs. 내가 사용해야합니까? 감사합니다.
Moondra

6

또한 우분투 16.04에 Cuda 8.0을 설치하기 위해 차이점을 시도했습니다. 마지막으로 트릭을 수행하는 단계입니다. 나는 다음 이 자습서를 다음과 같이 단계를 수정 업데이트되었습니다.

  1. 시스템 업데이트

    apt-get update && apt-get upgrade 
    
  2. VirtualGL을 다운로드 하여 설치하십시오. 설치하기 위해서

    dpkg -i virtualgl*.deb
    
  3. CUDA 8.0을 다운로드하여 설치  하고 설치하십시오. 나는 인터넷을 통해 그것을하는 것이 좋습니다. 이렇게

     여기에 이미지 설명을 입력하십시오

  4. 필요한 종속성을 설치하십시오.

    apt-get install linux-headers-$(uname -r)
    apt-get install freeglut3-dev libxmu-dev libpcap-dev
    
  5. 홈 디렉토리에서 찾을 수있는 .bashrc의 시스템 PATH를 업데이트하십시오. 그것들을 다른 위치에 설치하면 그 경로를 업데이트하십시오.

    export PATH=$PATH:/opt/VirtualGL/bin
    export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
    
  6. 땅벌-엔비디아와 프리머스를 설치하십시오.

    apt-get install bumblebee-nvidia primus
    
  7. bumblebee 구성 파일을 편집하여 bumblebee가 NVIDIA 드라이버를 사용하고 있음을 알 수 있도록하십시오. 시스템에 따라 경로를 업데이트하십시오. 도움이되는 참조보기가 있습니다.

    sudo nano +22 /etc/bumblebee/bumblebee.conf 
    

    더하다:

    [bumblebeed]
    ServerGroup=bumblebee
    TurnCardOffAtExit=false
    NoEcoModeOverride=false
    Driver=nvidia
    XorgConfDir=/etc/bumblebee/xorg.conf.d
    Bridge=auto
    PrimusLibraryPath=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/primus:/usr/lib/i386-linux-gnu/primus
    AllowFallbackToIGC=false
    Driver=nvidia
    [driver-nvidia]
    KernelDriver=nvidia
    PMMethod=auto
    LibraryPath=/usr/lib/nvidia-367:/usr/lib32/nvidia-367
    XorgModulePath=/usr/lib/xorg,/usr/lib/xorg/modules
    XorgConfFile=/etc/bumblebee/xorg.conf.nvidia
    Driver=nouveau
    [driver-nouveau]
    KernelDriver=nouveau
    PMMethod=auto
    XorgConfFile=/etc/bumblebee/xorg.conf.nouveau
    
  8. 다음을 실행하고 비디오 카드의 PCI 주소를 기록하십시오.

    $ lspci | egrep 'VGA|3D'
    00:02.0 VGA compatible controller: Intel Corporation Device 5916 (rev 02)
    01:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation Device 179c (rev a2)
    
  9. 비디오 카드의 PCI 주소 (01 : 00.0)를 알 수 있도록 xorg.conf.nvidia 파일을 편집하십시오. "ServerLayout"섹션에서 아래와 같이 PIC 주소를 업데이트하십시오.

    sudo nano /etc/bumblebee/xorg.conf.nvidia
    

    더하다:

    Section "ServerLayout"
        Identifier  "Layout0"
        Option      "AutoAddDevices" "false"
        Option      "AutoAddGPU" "false"
        BusID "PCI:01:00.0"
    
  10. 시스템을 재부팅하고 일부 샘플 코드를 실행하여 재미있게 보내십시오.

    sudo shutdown -r now
    

3

나를 위해 일한 단계 :

  1. sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit 또는 1 '. 여기에 설치 지침

  2. nvidia 드라이버 (제 맥락에서 375)는 소프트웨어 및 업데이트 / 추가 드라이버 중에서 선택해야합니다.

  3. 다시 시작할 때 블루 스크린을 따르고 nvidia 드라이버 설치 중에 설정된 비밀번호를 입력하여 보안 부팅을 비활성화하십시오. (BIOS를 통해 비활성화 된 모든 보안 부팅이 작동하지 않았습니다).

이제 설치 테스트 출력이 완료되었습니다.


2

- 내가 얼마 전에이에 블로그 게시물 작성했습니다 엔비디아 CUDA 툴킷 설치 - 우분투 16.04 LTS를 - 노트 /

내 환경 : 이중 부팅 Windows 10 및 Ubuntu 16.04 LTS.


주요 학습 내용을 복사하여 붙여 넣기 자세한 지침은 블로그 게시물을 참조하십시오 (중복을 피하기 위해)

주요 학습 :

  • UEFI 펌웨어 설정에서 보안 부팅을 비활성화합니다 (BIOS 모드에서 수행 / Windows 고급 시작에서 다시 시작). (나는 Secure Boot를 사용하여 작동시킬 수 있기를 희망하면서 몇 년 동안 노력했습니다. 운이 좋은 Boot는 Nvidia 드라이버가 Ubuntu에서 제대로 설치되는 것을 막지 못했습니다 . Secure Boot를 비활성화하면 나에게 유일한 작동 솔루션으로 판명됩니다. 보안 부팅을 비활성화하지 않고 Nvidia 드라이버를 설치하십시오 (알려주세요)
  • Linux CUDA 설치 안내서를 따르십시오 .
  • (선택 사항 ...) Linux .deb (패키지 관리자) 설치 (간단 함을 위해)를 사용하십시오. 브라우저에서 .deb 파일을 다운로드하십시오. 터미널 명령 줄에서 설치하십시오.
  • (옵션 ...) 실행 파일 설치를 사용하지 마십시오 (너무 복잡함).

 세부 사항 지시 사항 :

Nvidia CUDA 툴킷 설치-우분투 16.04 LTS-참고 사항 /을 참조하십시오


1

여러 게시물을 읽은 후 작동하도록했습니다. 컴퓨터에 이미 ATI 카드가있어 매우 유용한 것으로 판명되었습니다. ATI 측면에 GTX 1070을 설치하고 Kubuntu 16.04 설치를 시작했습니다. 처음에는 ATI 카드에 연결된 디스플레이에만 이미지가 있었기 때문에 공급 업체 웹 사이트에서 다운로드 한 NVIDIA-Linux-x86_64-367.27.run 드라이버를 설치할 수있었습니다. CUDA를 설치하기 위해 cuda_7.5.18_linux.run 파일을 다운로드했습니다. 두 개의 스위치를 사용하여 cuda 툴킷을 설치했습니다.

cuda_7.5.18_linux.run --silent --toolkit

cuda 샘플은 .run 파일에서 설치할 수도 있습니다. 하나의 문제는 cuda가 gcc5를 좋아하지 않는다는 것입니다. 그래서 나는 sudo apt-get install gcc-4.8다음과 같이 기본 gcc를이 버전으로 변경했다.

cd /usr/bin/
sudo unlink gcc
sudo ln -s gcc4.8 gcc
sudo unlink g++
sudo ln -s g++-4.8 g++

cuda가 설치된 후 gcc를 gcc5로 교체했습니다. cuda 샘플 컴파일은 gcc4.8로 수행해야하며 gcc4.9는 작동하지만 시도하지는 않았습니다.


3
CUDA 인스톨러는 CC 환경 변수를 존중하므로 시스템 전체의 심볼릭 링크를 망칠 필요없이 gcc-4.8을 가리 키도록 설정할 수 있습니다.
mabraham

1

SW를 설치하는 것이 일반적으로 선호되는 방법은 종속 파일을보다 강력하게 처리 할 수있는 방법과 SW를 제거하는보다 안정적인 방법을 제공하기 때문에 deb 파일을 사용하는 것입니다. CUDA 8.0 릴리스 후보는 16.04 (개발자 영역)에서 사용 가능했으며 이제 Ubuntu 16.04 용 CUDA 8.0은 deb 파일 (로컬) 및 (네트워크)를 통해 사용할 수 있습니다. https://developer.nvidia.com/cuda -다운로드


나는이 방법을 잠시 동안 사용했지만 디스플레이를 구동하지 않는 1080 카드를 넣은 후 CUDA 8을 사용하면 Ubuntu 데스크탑이 사라졌습니다. 우리는 다시 간다 ...
user643722

1

우분투 16.04는 예상 위치에 cuda를 설치하지 않을 수도 있습니다 /usr/local/cuda-8.0.61. 따라서 export PATH=/usr/local/cuda-8.0.61/bin${PATH:+:${PATH}}작동하지 않을 수 있습니다.

우분투 16.04에 "cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb"를 설치하려고 할 때, 여기에있는 지침을 따르기 만하면됩니다 http://docs.nvidia.com/cuda/cuda - 설치 가이드 - 리눅스 / index.html을 번호의 설치 후-행동 . 그러나 cuda-install-samples-8.0.61.sh \ home 또는 nvcc -V를 컴파일 할 수 없었습니다.

Ubuntu /usr/local/cuda-8.0는 추정 위치 대신 cuda를 설치 한 것으로 나타났습니다 /usr/local/cuda-8.0.61. 따라서 나는 cuda export PATH=/usr/local/cuda-8.0.61/bin${PATH:+:${PATH}}로 바뀌었고 export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}성공적으로 설치했습니다.


1

수락 된 답변이 제 경우에는 효과가 없었습니다. 랩탑에 CUDA 8.0을 다음 사양으로 설치했습니다.

  • 그래픽 카드 : GeForce GTX 950M (cc 5.0)
  • CPU : Intel Core i7-6700HQ (Intel HD Graphics 530 사용)

다음 가이드는 NVIDIA 드라이버를 먼저 설치 한 다음 CUDA 8.0을 설치합니다.


Ubuntu 16.04를 새로 설치하면 CUDA 8.0 설치

  1. [소프트웨어 및 업데이트]를 시작하십시오. [추가 드라이버] 탭을 선택하십시오.
  2. 목록에서 그래픽 카드를 찾으십시오. 카드에 사용할 수있는 드라이버 중에서 NVIDIA의 독점 드라이버를 선택하십시오. 그런 다음 [Apply Changes] 버튼을 누릅니다. 필자의 경우 그래픽 카드 이름 "NVIDIA Corporation : GM107M [Geforce GTX 950M]"에서 두 가지 선택이있었습니다.

    • NVIDIA 바이너리 드라이버 사용-nvidia-375의 버전 375.66 (독점, 테스트 됨)
    • X.Org X 서버 사용-xserver-xorg-video-nouveau의 Nouveau 디스플레이 드라이버 (오픈 소스)
  3. 로 기본 설치된 비디오 드라이버를 삭제하십시오 $ sudo apt remove xserver-xorg-video*.

  4. 재부팅하십시오.
  5. 여기 에서 CUDA 8.0 툴킷을 다운로드 하십시오 . 설치 프로그램 유형 중에서 "실행 파일 (로컬)"을 선택하십시오. 이 다운로드 cuda_8.0.61_375.26_linux.run됩니다.
  6. 로 설치 관리자를 실행하십시오 $ sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run.
    • [선택 사항] 현재 설치된 NVIDIA 드라이버 버전이 다운로드 한 설치 프로그램에 포함 된 드라이버 버전보다 높은 경우 CUDA를 설치하는 동안 드라이버를 설치하지 않도록 선택할 수 있습니다. 필자의 경우 이미 설치 프로그램에 포함 된 375.66것보다 높은 드라이버 버전 375.26이 있으므로 설치하지 않기로 선택했습니다.
  7. 설치 후 바이너리 경로 및 라이브러리 경로를 구성하십시오 (인스톨러의 지시 사항을 따를 수 있습니다). 구성하도록 선택 ld.so.conf하고 다음 오류가 발생 하면이 링크libEGL.so.1 is not a symbolic link 의 지시 사항을 따르십시오 .

1

내가 쓰는 동안 랩톱을 여러 번 조이는 것처럼 이것은 looooong 답변입니다. 그러나 다른 사람들에게도 유용하기 때문에 오래 유지하는 것이 좋습니다.) 내 대답의 가장 큰 부분은 편집 된 업데이트 에서 시작합니다.

Sooooo, 나는 여기와 다른 곳에서 모든 대답을 읽었습니다. 왜 그런지 모르겠지만, 각각 그들에게 문제가 발생합니다 :(

4 일 후, 여기 저기에 리눅스를 다시 설치하는 것이 저에게 효과적이었습니다.

주요 절차로 가기 전에 다른 방법을 언급하고 싶습니다.

랩톱을 사용하는 경우 다른 방법 :

따라서 랩톱에서 엔비디아와 인텔 GPU를 전환 할 수 있습니다.

sudo prime-select intel
sudo prime-select nvidia

즉, 인텔로 전환하고 nvidia를 설치하고 정상적인 사용을 위해 인텔로 다시 전환하여 딥 러닝 스위치를 사용하여 엔비디아로 전환 할 수 있습니다.

어쨌든,

마지막으로 나를 위해 작동하는 주요 방법에 대해 이야기하겠습니다 (여기에서 정보는 주로 Link 에서 가져옵니다 ).

기존의 모든 nvidia / cuda 항목 삭제 및 제거 :

sudo apt-get remove --purge nvidia-*
sudo apt-get purge nvidia-cuda*
sudo apt-get purge nvidia-*
sudo /usr/bin/nvidia-uninstall
sudo /usr/local/cuda-8.0/bin/uninstall_cuda_8.0.pl
sudo rm -rf  /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

그런 다음 모든 것을 업데이트합니다.

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get dist-upgrade
sudo reboot

이제 로그인 할 수없고 루프에 갇힐 가능성이 있습니다 ...

걱정하지 마세요. 50 번 이상 겪었습니다.

ctr+alt+F2 사용자 이름과 비밀번호 를 입력하십시오

이제 다음을 입력하십시오.

sudo service lightdm stop

선택적으로 일부 사람들은 이것을 사용하고 정직하게 사용하는 것이 무엇인지 입력해야합니다. sudo init 3

sudo nano  /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

더하다

blacklist nouveau
options nouveau modeset=0

그것에 저장하고 종료하십시오.

그런 다음 다음을 입력하십시오.

sudo update-initramfs -u

cuda .run 파일이있는 파일로 이동하여 다음을 입력하십시오.

sudo sh cuda_8.0_linux.run --override
sudo service lightdm start
sudo reboot

운이 좋으면 지금 로그인 할 수 있어야합니다. 당신이 짐작할 수 있듯이, 나는 운이 좋지 않았으며 여전히 로그인 할 수 없었습니다. 그래서 ctr+Alt+F2다시 눌러야 하고 다음을 수행해야했습니다.

sudo ubuntu-drivers autoinstall
sudo reboot

이제 마침내 로그인 할 수있었습니다.

이제 경로를 설정하고 설치를 확인해야합니다.

유형:

export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64                         ${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

nvidia-smi
nvcc -V

cuda 8이 있음을 보여줍니다.

또한 당신이 할 수있는 경우를 위해 :

export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-8.0/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64


gedit ~/.bashrc

끝에 이것을 추가하십시오 :

export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-8.0/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64

# Added by me on 2013/06/24
PATH=~/bin:$PATH
export PATH

gedit를 저장하고 종료하십시오. 유형:

sudo ldconfig /usr/local/cuda-8.0/lib64

나보다 더 많은 것을 아는 사람들을위한 질문 :

모든 것이 작동하는 것처럼 들리지만 몇 초 동안 시스템을 종료 / 재부트하면

따라서 모든 것이 작동하는 것처럼 들리지만 몇 초 동안 시스템을 종료 / 재부트하면 "로드 커널 모듈을 시작하지 못했습니다" 라고 표시 되지만 이 게시물을 시도했지만 도움이되지 않습니다. 해결 방법을 알려면 알려주십시오.

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편집 업데이트

무엇을 추측, 나는 다시 망했다.

그러나 이번에는 훨씬 더 쉬운 암시를 받았습니다. 여기에 요점이 있습니다 : 때때로 우리는 NO라고 말할 필요가 있습니다

다음은 저에게 정말 효과적입니다. 모든 것을 제거하고 제거한 후 sudo reboot 후 다음을 수행하십시오.

sudo ubuntu-drivers autoinstall
sudo reboot

ctr+alt+F2 사용자 이름과 비밀번호 를 입력하십시오

이제 다음을 입력하십시오.

sudo service lightdm stop

sudo sh cuda_8.0_linux.run  

중요 : 설치하는 동안 첫 번째 질문은 드라이버를 다시 설치 하라는 메시지를 표시합니다.이 어머니에게 NO 라고 대답하십시오.

sudo service lightdm start
press `alt+ctr+F7` 

친애하는 PC에 로그인

작동 했습니까? 천만에요 :)


필자의 경우 대답은 매우 귀중합니다. 내가 사용하는 모든 컴퓨터에서 설명한대로 파일 경로를 하드 코딩해야합니다. 매우 중요한 정보. 감사.
Michael IV

@MichaelIV 그렇지 않습니다. 이 답변에는 많은 실수와 중복 명령이 있으며 일반적으로 이해가 부족합니다. 이것은 아마도 어딘가에서 읽을 수 있지만 올바르게 이해하지 못하는 것들을 혼합하여 읽습니다. 그리고 사용자가 웃기려고 했음에도 불구하고 도움이되지 않습니다. 다른 답변은 더 좋고 더 실용적입니다.
GabrielaGarcia

1

처음에는 그 일을 시도했지만 sudo lightdm stop로그인 루프가 발생했습니다. 그래서 새로운 방법을 찾았습니다.

  1. 파일 cuda_9.0.176_384.81_linux.run(내 경우에는 실행 파일 임)을 /home/<your_username>다운로드 또는 문서와 같은 디렉토리 나 다른 곳에 복사하십시오 .

  2. 컴퓨터를 다시 시작한 후 Ubuntu 부팅 메뉴가 나타나면 '고급 옵션 → 복구 모드'로 이동하십시오 ( shift부팅하는 동안 키를 누르고 있지 않은 경우 )

  3. 'drop to root shell'을 선택하고 Enter 또는 Ctrl-D를 누르라는 메시지가 표시되면 ENTER를 누르십시오.

    편집 : mount -o rw,remount /읽기-쓰기 권한을 얻기 위해 실행 합니다.

  4. cuda 설치 파일을 복사 한 디렉토리로 이동하십시오.

  5. 파일 유형을 기준으로 명령을 실행하십시오. https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 에서 원하는대로 대상을 선택한 후 찾을 수 있습니다 . 내 경우에는sudo sh cuda_*.run

  6. 입니다 중요한 단계천천히 조심스럽게 진행 긴 정보 / 계약이 종료 될 때, 동의 를.

  7. 그런 다음 NVIDIA DRIVER INSTALLATION 에 대해 물어볼 것입니다 . yes ( y )를 누르십시오 .

  8. 그럼 아마에 대해 묻습니다 의 OpenGL 라이브러리를 설치 , 그것은 당신의 정상적인 드라이버 설치를 무시하고 문제가 발생할 수 있기 때문에 그것을 건너 뛰고 , 내 경우는 않았다. 따라서 no ( n )를 누르십시오 .

  9. 그런 다음 모든 설치를 진행하면 자동으로 완료되고 마지막에에 로그 파일이/tmp 표시 됩니다 .

  10. 이제 복구 모드 쉘에서 reboot 명령을 입력 하여 시스템재부팅하십시오 .

  11. 시스템이 시작된 후 다음 두 가지 필수 설치 후 단계를 완료해야하기 때문에 CUDA 샘플 파일이 표시되지 않을 수 있습니다.

    [A] cuda의 올바른 경로를 추가하십시오.

    [B] LD_LIBRARY_PATH에 대한 올바른 경로 추가

    ~ / .bashrc 파일에 경로를 추가하고 source ~/.bashrc다시 부팅 한 후에 사라지지 않도록 경로를 영구적으로 만들려면 현재 터미널을 닫고 다른 터미널에서 12 단계의 두 번째 명령을 다시 실행하여 확인하십시오.

    7. 설치 후 조치를 참조하십시오 .

  12. CUDA가 올바르게 설치되어 있는지 확인하거나 아래 언급 된 명령을 모두 실행 nvcc -V하지 않고 출력 제공 여부를 확인하십시오.

    cat /proc/driver/nvidia/version
    
    nvcc -V
    
  13. 로 이동하여 ~/NVIDIA_CUDA-9.0_Samples/1_Utilities/deviceQuery다음을 실행하십시오.

    make
    
    ./deviceQuery
    

    이미지 와 출력을 일치 시키면 출력 형식이 다를 수 있습니다.

  14. CUDA 툴킷을 성공적으로 설치 한 것을 축하 합니다 . 그런 다음 여기로 이동하여 몇 가지 예를보십시오 . 7.2 권장 조치 로 이동하십시오 .

코스-CUDA 툴킷 문서

추신-어떤 유형의 비판도 환영합니다. 실수에 대해 미리 사과드립니다. 이것이 askubuntu.com의 첫 번째 답변입니다.

읽기 주셔서 감사합니다 :)


1
먼저 '네트워킹 사용'을 선택하면 퍼즈없이 읽기 / 쓰기로 다시 마운트하거나 명령 프롬프트에서 읽기 / 쓰기로 다시 마운트 된 행을 추가 할 수 있습니다.
Videonauth

@Videonauth 편집 해 주셔서 감사합니다. 나는 당신의 요점을 이해하지 못했습니다, 나는 다시 장착하지 않았습니다. 설명 해주십시오. 감사.
Amit Bhatt

afaik Ubuntu가 시작시 루트 셸로 떨어질 때 읽기 전용 모드로 드라이브를 마운트하기 때문에 이상합니다.
Videonauth

그것은 사실이지만 내 경우에는 루트 쉘이 언젠가는 후에 사라지고 다시 선택한 후에 다시 잘 작동합니다. 그 chmod에 대한 참조를 제공하고 마운트를 다시 마운트해야한다는 의미입니까?
Amit Bhatt

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이것은 나를 위해 일했다

sudo rm /tmp/.X*-lock
sudo apt-get purge nvidia-*
sudo reboot
sudo service lightdm stop

Alt+를 누르십시오f1

sudo rmmod nvidia
sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run 
sudo service lightdm start

재부팅


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이 작업을 여러 번 수행하면 성공적으로 / 내 디스플레이를 잃어 버려 여기에옵니다-통찰력을 얻습니다-일부 cuda 라이브러리가 경로에 없거나 누락되었거나 설치되지 않았습니다-깔끔한 방법은 nvidia-card https : // medium.com/techlogs/install-the-right-nvidia-driver-for-cuda-in-ubuntu-2d9ade437decnvidia-cuda 도커 이미지-기본 또는 개발.

코드 폴더에서 컨테이너로 볼륨 매핑-원하는 것을 설치하십시오-keras 또는 tensorflow 또는 순수한 opencv 로 작업하는 것과 동일

docker run --net = host --runtime = nvidia -it -v ~ / coding : / coding nvidia / cuda : / bin / bash

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