在Ubuntu 20.04中安装Nvidia V100 GPU驱动

共计 3080 个字符，预计需要花费 8 分钟才能阅读完成。

安装 Ubuntu 20.04 按照安装提示，仔细选择每一项，基本默认即可。

系统安装完成之后，进入系统，使用 lspci 命令查询一下 GPU 是否存在、型号信息是什么。

bpang@bobpang:~$ sudo lspci |grep -i nvidia
2f:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation GV100GL [Tesla V100 PCIe 16GB] (rev a1)
86:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation GV100GL [Tesla V100 PCIe 16GB] (rev a1)

通过 lspci 查询到 GPU 的型号之后，访问官网 nvidia.com 下载驱动程序可以按照如下选择，选择产品类型、系列、型号、然后根据自己的操作系统来选择。
注意：如果操作系统是 Linux，尽量选择 Linux 32-bit/Linux 64-bit，不需要选择详细的 Linux 发行版本。测试是发现选择详细的 Linux 发行版本，安装驱动之后，找不到 nvidia-smi 命令。

当安装 GPU 驱动时，提示缺少相关的依赖包，在此，我们需要提前安装相关的依赖包，目前需要用到的是 gcc , g++ , make：

bpang@bobpang:~$ sudo apt install gcc g++ make

当系统安装完成之后，会安装系统开源的 NVIDIA 驱动版本，名称为 nouveau。下面将屏蔽该驱动。
首先，创建 /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf 文件，

bpang@bobpang:~$ sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

将下面内容添加进去：

blacklist nouveau
blacklist lbm-nouveau
options nouveau modeset=0
alias nouveau off
alias lbm-nouveau off

创建 /etc/modprobe.d/nouveau-kms.conf 文件，将 options nouveau mdeset= 0 添加进去：

bpang@bobpang:~$ echo options nouveau modeset=0 | sudo tee -a /etc/modprobe.d/nouveau-kms.conf

更新一下 initramfs：

bpang@bobpang:~$ sudo update-initramfs -u

重启服务器：

bpang@bobpang:~$ sudo reboot

查看 nouveau 模块是否加载，不显示的话就表示已经禁用：

bpang@bobpang:~$ sudo lsmod | grep nouveau

安装下载的 GPU 驱动：NVIDIA-Linux-x86_64-510.47.03.run，目前驱动版本为：510.47.03，如下执行该驱动文件，即可安装。

bpang@bobpang:~$ ./ NVIDIA-Linux-x86_64-510.47.03.run

安装完成之后，可以使用 lspci 看到 GPU 的驱动信息：

使用 nvidia-smi 命令查看 GPU 的信息

bpang@bobpang:~$  nvidia-smi

访问 nvidia 官网，下载 CUDA，cuda 的链接为：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
选择 runfile 文件来安装。

bpang@bobpang:~$  wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.6.0/local_installers/cuda_11.6.0_510.39.01_linux.run
bpang@bobpang:~$  sudo sh cuda_11.6.0_510.39.01_linux.run

如下图，Driver 选项不要勾选了，前面已经安装 GPU 驱动了。


创建环境变量，编辑 ~/.bashrc 文件：

bpang@bobpang:/data/cuda$ vim ~/.bashrc

将下面命令追加到文件最后面：

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.6/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

为 nvcc 命令创建一个软连接到 /usr/bin 目录：

bpang@bobpang:/data/cuda$ sudo ln -s /usr/local/cuda/bin/nvcc /usr/bin/nvcc

使用 nvcc 命令查看 cuda 的版本：

bpang@bobpang:/data/cuda$ nvcc --version

下载 CUD 实例文件。因为 CUDA 11.6 版本中 /usr/local/cuda/samples 里面没有实例文件，只有一个 README 文件，内容中告诉你需要从 github 下载，因为 github 太慢，所以从 gitee 中下载实例文件：

bpang@bobpang:~$ git clone https://gitee.com/liwuhaoooo/cuda-samples.git
bpang@bobpang:~$ mv cuda-samples/Samples/* /usr/local/cuda/samples/*
bpang@bobpang:~$ cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery
$ sudo make
$ ./deviceQuery

https://developer.nvidia.com/cudnn 从官网下载 cudnn


下载的文件名为：cudnn-linux-x86_64-8.3.2.44_cuda11.5-archive.tar.xz
文件拷贝到服务器。然后安装：

bpang@bobpang:/data$ tar xvf cudnn-linux-x86_64-8.3.2.44_cuda11.5-archive.tar.xz
bpang@bobpang:~$ cd /usr/local/cuda
bpang@bobpang:/usr/local/cuda$ sudo cp -p /data/cudnn-linux-x86_64-8.3.2.44_cuda11.5-archive/include/cudnn*.h include/
bpang@bobpang:/usr/local/cuda$ sudo cp -p /data/cudnn-linux-x86_64-8.3.2.44_cuda11.5-archive/lib/libcudnn* lib64/
bpang@bobpang:~$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.6/include/cudnn.h
bpang@bobpang:~$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.6/lib64/libcudnn*