ubuntu18.04+GTX2080 部署cuda10.2

 

(1)

sudo apt-get update

(2)

https://blog.csdn.net/wf19930209/article/details/95237824

更新PCI ID

由于目前ubuntu 18.04使用的内核版本是4.15.0，比较新的显卡还没有同步更新到位，所以我们需要手动更新一下支持的PCI ID。

1打开终端输入：

sudo update-pciids

 2查看命令是否成功执行：

sudo cat /usr/share/misc/pci.ids | grep -i rtx

 

 

 3 查看当前插入的RTX2080Ti是否正确识别：

lspci | grep -i nvidia

 

 

安装驱动

 

 

 

 

 

 

 

 

验证显卡是否安装成功

打开终端执行：

nvidia-smi

输出结果如下代表成功：

 

 

 

 3、 装cuda10.2

cuda官网安装文档链接[1] http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/#axzz4HIBXnwyt，通过官网指导运行.run文件。

 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

 

 

 

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.1.1/local_installers/cuda_11.1.1_455.32.00_linux.run

 

 

 

sudo sh cuda_11.1.1_455.32.00_linux.run

 

 

 

 

 

 

 

 

 

                                   

 

 

 

 

 

 

 

添加系统环境变量，写到/etc/profile的尾部

sudo gedit /etc/profile

 

export PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin:$PATH

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

 

4、 检测cuda是否正常

$ nvcc -V //查看是否为10.2的nvcc版本

$ cd /usr/local/cuda-10.2/samples/1_Utilities/deviceQuery

$ make

$ sudo ./deviceQuery //查看是否有cuda8.0 的gpu内容

 

上面这一步，可能会报错could not insert 'nvidia_340_uvm'（跳过这一步检测，后面可能会继续报相同错误，或者提示gpu0不能用）。如下：

./deviceQuery Starting...
 CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)
modprobe: ERROR: could not insert 'nvidia_340_uvm': Invalid argument
cudaGetDeviceCount returned 30
-> unknown error
Result = FAIL

解决参考[3]中所述: sudo apt-get remove nvidia-340 。

然后继续检测sudo ./deviceQuery 看是否正常。

 

5、装cudnn, [5]是nvidia官方的cudnn指导文档（https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/index.html#axzz4qYJp45J2）。

 https://blog.csdn.net/WongHF/article/details/103593072

选择对应你cuda版本的cudnn下载。这里我下载的是cudnn5.1，解压后复制到相应位置，授权，增加链接关系。如下：

$ cd cudnn/include/ (解压后的cudnn目录，目录文件有可能叫cudn)

$ sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/   #复制头文件

$ cd cudnn/lib64/

$ sudo cp lib*  /usr/local/cuda/lib64/   #复制动态链接库

$ cd /usr/local/cuda/lib64/sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.5   #删除原有动态文件

$ sudo ln -s libcudnn.so.5.0.5 libcudnn.so.5 #生成软衔接

$ sudo ln -s libcudnn.so.5 libcudnn.so     #生成软链接

 

 

 

 

Python 3

sudo apt-get install python3-numpy swig python3-dev python3-wheel