ubuntu14.04 安裝 CUDA 7.5 / CUDA 8.0

原文轉自：http://blog.csdn.net/masa_fish/article/details/51882183

 

CUDA7.5和CUDA8.0的安裝過程是一毛同樣的。因此若是安裝CUDA8.0的同窗，直接將下文中的全部7.5替換爲8.0便可。

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折騰了好多天，先後重裝了大概6、七次Ubuntu，終於上把CUDA安裝好了，被坑了好屢次，也走了很多彎路。
第一次發帖，還請多指教。

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【環境】
筆記本：ThinkPad T450 X86_64
顯卡：主顯 Intel HD Graphics 5500 ； 獨顯 NVIDIA GT 940M
系統環境：Ubuntu14.04 64位、Windows7 64位 雙系統
CUDA 版本： 7.5
其餘：Ubuntu中不存在已經安裝的CUDA

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先說說本身遇到的大坑吧，安裝完CUDA以後老是遇到登陸界面循環問題：輸入密碼後又跳回密碼輸入界面。嘗試了網上的多種說法無解，最終發現個人問題是出在雙顯卡這裏。最後是在官方安裝文檔中找到了答案。

問題解決方案：
在安裝cuda時，會出現提示，詢問你是否須要安裝 openGL Libraries。若是你的電腦是雙顯，並且用來顯示的那塊GPU不是NVIDIA，則OpenGL Libraries就不該該安裝，不然不是NVIDIA的那塊GPU使用的OpenGL Libraries會被覆蓋，而後GUI就沒法工做了。

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先談談關於安裝CUDA的幾點感覺吧

關於 CUDA的安裝，網上有特別多的安裝帖子，我在安裝的時候也參考了不少。你會發現網上不少的安裝帖子，通常只作十幾個操做就完事了。可是CUDA的官方安裝文檔卻很是冗長，有四十多頁，別以爲它是廢話，其實都是乾貨。

網上的安裝帖子之因此精煉，是由於它只涵蓋了必須的安裝步驟，跳過了許多的檢查操做（例如：檢查電腦中是否已安裝CUDA須要依賴的軟件、是否已經卸載會與CUDA產生衝突的軟件）等。若是你足夠幸運，電腦裏上剛好該有的有，不應有的沒有，那這麼作沒問題，但一般狀況下你並無那麼走運。

CUDA這個東西須要依賴的、牽着的東西特別多，若是沒有作好檢查，則在安裝時候特別容易出現各類各樣的衝突，且一旦衝突發生，即便卸載CUDA也不能解決問題，只能重裝系統。
我最後就是參考CUDA的官方文檔安裝成功的。

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總結一下，個人安裝建議是：

1) 必定要下一份CUDA官方的安裝文檔，按照它的步驟一步步慢慢來，不可偷懶。
CUDA 7.5 官方安裝文檔下載
2) 在安裝以前必定要詳細檢查本身的系統環境、軟件是否符合CUDA的安裝要求。不要存有僥倖心理，跳過檢查步驟。
3) 每進行一項操做，都檢查一下該項操做是否成功。

下面分享一下個人安裝步驟。基本跟CUDA的官方安裝文檔的操做是一致的，不一樣的地方都有特別註明。

安裝CUDA主要分三大環節。
1、安裝前的環境準備和檢查
2、安裝CUDA
3、安裝完的校驗。

一、安裝Ubuntu系統14.04

新安裝完的14.04系統會提示不少更新項。
網上有不少帖子說不建議更新，說更新事後會致使安裝CUDA發生系統界面循環登陸的問題。
可是我更新後，並無遇到任何問題。

二、檢查本身的電腦環境是否具有安裝CUDA的條件

a) 檢查本身的GPU是不是CUDA-capable

在終端中輸入： $ lspci | grep -i nvidia ，會顯示本身的NVIDIA GPU版本信息
去CUDA的官網查看本身的GPU版本是否在CUDA的支持列表中

b) 檢查本身的Linux版本是否支持 CUDA(Ubuntu 14.04沒問題)

c) 檢查本身的系統中是否裝了gcc

在終端中輸入： $gcc –version 能夠查看本身的gcc版本信息

d) 檢查是否安裝了kernel header和 package development

在終端中輸入： $uname –r 能夠查看本身的kernel版本信息
在終端中輸入：$ sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)
能夠安裝對應kernel版本的kernel header和package development

以上檢查個人電腦系統都知足要求，若是沒有知足要求的話，能夠參考cuda的官方文檔，裏面有詳細的針對每一個問題的解決方案。

三、 選擇安裝方式

CUDA提供兩種安裝方式：package manager安裝和runfile安裝
我原本選的是 package manager 安裝，這種方法相對簡單，但嘗試了幾回都失敗。後來是轉換到runfile安裝才成功的。所以此處只介紹runfile安裝方式。

下載cuda安裝包：cuda官網下載，根據系統信息選擇對應的版本，runfile安裝的話最後一項要選擇 runfile文件

CUDA 7.5 下載連接

PS: 必定要下載到英文文件夾（目錄不能含中文）

四、runfile安裝cuda

a) 禁用 nouveau

終端中運行：$ lsmod | grep nouveau，若是有輸出則表明nouveau正在加載。

（1）直接移除這個驅動（備份出來）

$ mv /lib/modules/4.4.0-31-generic/kernel/drivers/gpu/drm/nouveau/nouveau.ko  /lib/modules/4.4.0-31-generic/kernel/drivers/gpu/drm/nouveau/nouveau.ko.org

PS： 紅色部分每一個版本是不同的，能夠cd過去看一下是什麼版本

（2）從新加載 

$ update-initramfs -u

（3）重啓

設置完畢能夠再次運行 $ lsmod | grep nouveau 檢查是否禁用成功，若是運行後沒有任何輸出，則表明禁用成功。

b) 重啓電腦，到達登陸界面時，alt+ctrl+f1，進入text mode，登陸帳戶

c) 輸入 $ sudo service lightdm stop 關閉圖形化界面

d) 切換到cuda安裝文件的路徑，運行$ sudo sh cuda_7.5.18_linux.run

按照提示一步步操做

遇到提示是否安裝openGL ，選擇no（若是你的電腦跟我同樣是雙顯，且主顯是非NVIDIA的GPU須要選擇no，不然能夠yes）
其餘都選擇yes或者默認
安裝成功後，會顯示installed，不然會顯示failed。

e) 輸入 $ sudo service lightdm start 從新啓動圖形化界面。

Alt + ctrl +F7，返回到圖形化登陸界面，輸入密碼登陸。
若是可以成功登陸，則表示不會遇到循環登陸的問題，基本說明CUDA的安裝成功了。

f) 重啓電腦。檢查Device Node Verification。

檢查路徑/dev下 有無存在名爲nvidia*（以nvidia開頭）的多個文件(device files)
若是沒有的話，能夠參考官方文檔裏的指導步驟，進行添加。

g) 設置環境變量。

終端中輸入 $ sudo gedit /etc/profile
在打開的文件末尾，添加如下兩行。

export PATH=/usr/local/cuda-7.5/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda7.5/lib64

保存文件。

這裏有點與官方安裝文檔稍有不一樣，須要說明：

官方文檔裏說只需在終端中運行上述兩條export語句便可，但若是不將它們不寫入/etc/profile文件的話，這樣的環境變量在你退出終端後就消失了，不起做用了，因此寫入纔是永久的作法。

h) 重啓電腦，檢查上述的環境變量是否設置成功。

終端中輸入 : $ env
在輸出的環境變量中檢查有無上述 g) 中設置的變量，若是有則表明設置成功。

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到此爲止，CUDA的安裝算是告一段落了。爲了保險起見，建議進行下述的檢查工做，確保真正的安裝成功。

五、 安裝完畢後的檢查工做。

a) 檢查 NVIDIA Driver是否安裝成功

終端輸入 ：$ cat /proc/driver/nvidia/version 會輸出NVIDIA Driver的版本號

b) 檢查 CUDA Toolkit是否安裝成功

終端輸入 ： $ nvcc –V 會輸出CUDA的版本信息

c) 嘗試編譯cuda提供的例子

切換到例子存放的路徑，默認路徑是 ~/NVIDIA_CUDA-7.5_Samples
（即 /home/xxx/ NVIDIA_CUDA-7.5_Samples， xxx是你本身的用戶名）

而後終端輸入：$ make

若是出現錯誤的話，則會當即報錯中止，不然會開始進入編譯階段。
個人第一次運行時出現了報錯，提示的錯誤信息是系統中沒有gcc
而後在終端運行 $ sudo apt-get install gcc 安裝完gcc後 再make就正常了
整個編譯的時間持續比較長，耐心等待，大概十幾分鍾是須要的。

d) 運行編譯生成的二進制文件。

編譯後的二進制文件 默認存放在~/NVIDIA_CUDA-7.5_Samples/bin中。
切換路徑 ： cd ~/NVIDIA_CUDA-7.5_Samples/bin/x86_64/linux/release
終端輸入 ：$ ./deviceQuery

看到相似以下圖片中的顯示，則表明CUDA安裝且配置成功（congratulation！！）

再檢查一下系統和CUDA-Capable device的鏈接狀況
終端輸入 ： $ ./sandwidthTest
看到相似以下圖片中的顯示，則表明成功

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最後祝你們都能順利安裝CUDA~~