Nvidia Driver
Ubuntu
CUDA
CuDNN
Machine Learning
Deep Learning
先新增repository、update。
接著輸入ubuntu-drivers devices
來查看目前可用的驅動版本。
輸入sudo apt install nvidia-driver-418-server
來安裝418版的驅動,安裝完後重開機。
CUDA Toolkit | Linux x86_64 Driver Version |
---|---|
CUDA 11.1 (11.1.0) | >= 450.80.02 |
CUDA 11.0 (11.0.3) | >= 450.36.06 |
CUDA 10.2 (10.2.89) | >= 440.33 |
CUDA 10.1 (10.1.105) | >= 418.39 |
CUDA 10.0 (10.0.130) | >= 410.48 |
CUDA 9.2 (9.2.88) | >= 396.26 |
CUDA 9.1 (9.1.85) | >= 390.46 |
CUDA 9.0 (9.0.76) | >= 384.81 |
CUDA 8.0 (8.0.61 GA2) | >= 375.26 |
CUDA 8.0 (8.0.44) | >= 367.48 |
CUDA 7.5 (7.5.16) | >= 352.31 |
CUDA 7.0 (7.0.28) | >= 346.46 |
nvidia-smi
查看顯卡驅動是否有安裝成功並偵測到所有顯卡。到Nvidia CUDA網站下載CUDA程式,Nvidia CUDA 10 下載頁面,或是直接在Ubuntu底下輸入
接著將下載回來的run檔加入執行權限,然後啟動安裝程式。
安裝過程除了Nvidia顯示卡驅動程式不要安裝以外其他都要裝。
如果遇到gcc版本太高無法安裝時,請參考CUDA-gcc對應版本安裝對應的gcc版本
/usr/local/cuda
)如果沒有建立成功則自己建立一個
如果輸入nvcc
找不到指令時代表系統環境變數裡面沒有加入剛剛安裝的CUDA資料夾
則手動加入
在最底下新增
新增完成後重新載入.bashrc
。
到Nvidia CuDNN下載對應的版本,Nvidia CuDNN,(需註冊Nvidia Developer會員才可以進入下載畫面),這裡選擇Download cuDNN v7.6.5 (November 5th, 2019), for CUDA 10.0
的cuDNN Library for Linux
函式庫進行下載。
接著解壓縮CuDNN的檔案
會得到以下幾個檔案
複製Library到CUDA的安裝資料夾
切換到/usr/local/cuda/lib64/
資料夾下
建立軟鍊結(需要把版本號換成自己的版本號)
如果安裝完Nvidia Driver後出現桌面板介面,可以透過下列指令設定開啟關閉
sudo systemctl isolate multi-user.target
sudo systemctl isolate graphical.target
sudo systemctl set-default multi-user.target
systemd.unit=multi-user.target