前言

系統(tǒng)一開始是CentOS 7.6，安裝依賴時yum給的內(nèi)核文件的版本號和uname -r的結(jié)果不一樣，這時不能直接裝依賴，裝上后后面裝驅(qū)動時會報錯找不到內(nèi)核頭文件(最開始我直接裝依賴了，以為高版本兼容低版本，然后裝驅(qū)動時報錯找不到957版的內(nèi)核頭文件)，所以需先yum -y upgrade，升級完后需重啟(重啟后變成CentOS 7.9了)，之后yum給的版本號和uname -r就一樣了，就可以裝依賴了。

升級前內(nèi)核版本是957，yum裝的話會裝1160，版本不一樣。

安裝N卡驅(qū)動

查看機(jī)器上有哪些顯卡

lspci | grep -i vga

lspci | grep -i nvidia

禁用nouveau

nouveau是N卡的開源驅(qū)動，linux會自動安裝，不是NVIDIA官方的，安裝官方驅(qū)動前需先禁止掉它。

執(zhí)行l(wèi)smod | grep nouveau，如果有輸出，說明未禁用；如果沒有輸出，說明已禁用。

vim /usr/lib/modprobe.d/dist-blacklist.conf，注釋掉blacklist nvidiafb這一行，然后添加下面兩行

blacklist nouveau
options nouveau modeset=0

然后重建initramfs image，執(zhí)行下面的命令

mv /boot/initramfs-$(uname -r).img /boot/initramfs-$(uname -r)-nouveau.img
dracut /boot/initramfs-$(uname -r).img $(uname -r)

重啟

reboot

再執(zhí)行l(wèi)smod | grep nouveau，如果沒有輸出，說明已禁用。

安裝依賴

yum install kernel-devel kernel-headers gcc dkms gcc-c++

安裝驅(qū)動

官方下載頁，根據(jù)你的顯卡型號搜索。我的顯卡是Tesla P4，咨詢?nèi)豪锎罄?，說應(yīng)該用CUDA 11.2，所以這是我的型號的下載鏈接。

下載完后執(zhí)行

chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-460.106.00.run
./NVIDIA-Linux-x86_64-460.106.00.run --kernel-source-path=/usr/src/kernels/3.10.0-1160.83.1.el7.x86_64 -no-x-check --no-opengl-files
# --kernel-source-path的值是裝完依賴后才有這個路徑
# 遠(yuǎn)程安裝會檢測x server，要讓它不檢測
# 不安裝opengl,因為安裝opengl,CentOS界面UI不能正常啟動

安裝過程中

Would you like to register the kernel module sources with DKMS?選yes(服務(wù)器選yes，本地選no)

Install NVIDIA's 32-bit compatibility libraries?選yes

安裝完成后執(zhí)行nvidia-smi，如果有輸出，說明驅(qū)動已安裝。

從最開始升級內(nèi)核重啟后，到這一步，裝驅(qū)動時可能提示要重啟，記不清了。

安裝CUDA

安裝

官方下載頁，我下載的11.2.2的run文件，前面已經(jīng)說了我的型號應(yīng)該用這個版本。

chmod +x cuda_11.2.2_460.32.03_linux.run
./cuda_11.2.2_460.32.03_linux.run --no-opengl-libs

安裝時，X表示選中，即安裝，空白表示不選中，即不安裝。驅(qū)動前面已經(jīng)安裝了，不用再安裝。設(shè)成下面的樣子，再Install。

CUDA Installer
- [ ] Driver
     [ ] 460.32.03
+ [X] CUDA Toolkit 11.2
  [X] CUDA Samples 11.2
  [X] CUDA Demo Suite 11.2
  [X] CUDA Documentation 11.2
  Options
  Install

安裝完成后

vim /etc/profile
# 添加下面兩行，路徑要和上圖中一樣
export PATH=/usr/local/cuda-11.2/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

# 保存并重新加載
source /etc/profile

測試是否安裝成功

方法一

終端輸入cuda并連按兩次tab，若有候選命令，則再執(zhí)行nvcc --version，有輸出版本信息就是安裝成功。

方法二

執(zhí)行CUDA的示例程序進(jìn)行測試

cd /root/NVIDIA_CUDA-11.2_Samples/1_Utilities/deviceQuery
make
./deviceQuery

安裝cuDNN

安裝

官方下載頁，一開始直接頁面內(nèi)搜11.2搜到兩個結(jié)果，是2021年的，然后在最頂部發(fā)現(xiàn)是11.x，就選它了。直接下載會提示讓登錄NVIDIA帳號，查到一個不用登帳號的方法，就是在下面第二張圖箭頭處點右鍵，復(fù)制鏈接，然后用迅雷下，但是我用迅雷下載過程中中斷了，所以還是注冊了帳號。

tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.7.0.84_cuda11-archive.tar.xz
# 以下三行命令from https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/install-guide/index.html
# 參考鏈接中這一步復(fù)制的文件和官方文檔中不太一樣
cp cudnn-*-archive/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
cp -P cudnn-*-archive/lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

測試是否安裝成功

查到的資料是執(zhí)行cat /usr/local/cuda-11.2/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2，

# 參考鏈接中的兩個例子

[root@ctnr ~]# cat /usr/include/cudnn_v7.h |grep CUDNN_MAJOR -A 2
#define CUDNN_MAJOR 7
#define CUDNN_MINOR 5
#define CUDNN_PATCHLEVEL 0
--
#define CUDNN_VERSION (CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL)

#include "driver_types.h"



cat /usr/local/cuda-8.0/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
#define CUDNN_MAJOR      6
#define CUDNN_MINOR      0
#define CUDNN_PATCHLEVEL 21
--
#define CUDNN_VERSION    (CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL)

#include "driver_types.h"

但我這沒輸出，查看cudnn.h，里面有一句

#include "cudnn_version.h"

再查看cudnn_version.h，里面有cuDNN版本信息，連著的三行分別代表主版本、次版本以及修定版本。

#ifndef CUDNN_VERSION_H_
#define CUDNN_VERSION_H_

#define CUDNN_MAJOR 8
#define CUDNN_MINOR 7
#define CUDNN_PATCHLEVEL 0

#define CUDNN_VERSION (CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL)

/* cannot use constexpr here since this is a C-only file */
/* Below is the max SM version this cuDNN library is aware of and supports natively */

#define CUDNN_MAX_SM_MAJOR_NUMBER 9
#define CUDNN_MAX_SM_MINOR_NUMBER 0
#define CUDNN_MAX_DEVICE_VERSION (CUDNN_MAX_SM_MAJOR_NUMBER * 100) + (CUDNN_MAX_SM_MINOR_NUMBER * 10)

#endif /* CUDNN_VERSION_H */

最后

前言中說了yum裝的內(nèi)核版本要和系統(tǒng)一樣，你可能會想到這個命令，它就是安裝和你內(nèi)核版本一樣的依賴。

yum install kernel-devel-$(uname -r) kernel-headers-$(uname -r)

但我升級前用這個命令提示找不到957的包，然后去pkgs.org也搜不到957的包，就去群里問了大佬，他讓升kernel版本，升成1160。順便還吐槽了我們還在用3.10，而截止到2023年2月底linux官方還在維護(hù)的最低版本是4.14。

參考鏈接

【Linux】 查看機(jī)器是否有GPU_linux查看gpu_jn10010537的博客-CSDN博客

GPU, CUDA,cuDNN三者的關(guān)系總結(jié)_挽手等風(fēng)起的博客-CSDN博客

openEuler安裝GPU、CUDA、cudnn_openeuler安裝顯卡驅(qū)動_irrationality的博客-CSDN博客

Kubernetes管理GPU應(yīng)用 - breezey - 博客園 (cnblogs.com)

Tensorflow-gpu版本安裝 - breezey - 博客園 (cnblogs.com)

CentOS部署顯卡驅(qū)動:CUDA,cuDNN_天然玩家的博客-CSDN博客

CentOS 7 安裝 NVIDIA 顯卡驅(qū)動和 CUDA Toolkit_cuda toolkit centos_XueShengke的博客-CSDN博客

centos安裝cuda · 大專欄 (dazhuanlan.com)

centos7安裝顯卡驅(qū)動、cuda以及cudnn_yingchenwy的博客-CSDN博客

CUDA與cuDNN安裝教程（超詳細(xì)）_kylinmin的博客-CSDN博客

Installation Guide :: NVIDIA Deep Learning cuDNN Documentation文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-616113.html