二十、Ubuntu22.04 + RTX2080 配置显卡驱动 + CUDA + cuDNN

二十、Ubuntu22.04 + RTX2080 配置显卡驱动 + CUDA + cuDNN

1. 根据 NVIDIA 显卡型号，下载对应的显卡驱动

• 首先确定自己的显卡型号

lspci |grep-i vga

可以看到显卡型号是 GeForce RTX 2080

• 然后去NVIDIA 官网下载对应的显卡驱动

显卡驱动下载地址

然后把下载好的驱动程序放到一个英文文件夹（否则进入非图形化界面时可能中文乱码），例如我这里新建了一个 driver

• 安装所需依赖

sudoapt-get update 
sudoapt-getinstall g++
sudoapt-getinstall gcc
sudoapt-getinstallmake

• 卸载原有 NVIDIA 驱动

sudoapt-get remove --purge nvidia*

• 禁用 nouveau （nouveau 是通用的驱动程序）

sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf

在 blacklist.conf 末尾添加以下两行，保存后关闭文本

blacklist nouveau

options nouveau modeset=0

在终端输入如下更新，更新结束后重启电脑（必须）

sudo update-initramfs -u

重启后输入如下指令，如无输出则已关闭 nouveau

lsmod |grep nouveau

• 关闭 Secure Boot

重新启动按 F2 进入自己电脑的 BIOS 设置

关闭Secure Boot，并且清除安全启动密钥，保存后退出重启

• 安装过程需要在非图形化界面中进行，输入以下命令进入非图形化界面

#进入文本界面sudo telinit 3# 如果需要回到图形化界面，则用这条指令sudo telinit 5

• 输入用户名、密码
• 关闭显示服务

sudoservice gdm3 stop

• 为驱动程序赋予权限，然后运行安装

cd /home/yao/driver/NVIDIA-Linux-x86_64-535.113.01.run

sudochmod777 NVIDIA-Linux-x86_64-535.113.01.run

# 安装：–no-opengl-files 只安装驱动文件，不安装OpenGL文件sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-535.113.01.run  --no-opengl-files 

安装过程中有一些选项

1. 选择 continue installation
2. Install Nvidia’s 32-bit compatibility libraries? 选择 No
3. Would you like to register the kernel module souces with DKMS? This will allow DKMS to automatically build a new module, if you install a different kernel later? 选择 No
4. Would you like to run the nvidia-xconfigutility to automatically update your x configuration so that the NVIDIA x driver will be used when you restart x? Any pre-existing x confile will be backed up. 选择 No 如果选 yes 可能会有问题

• 安装完成后重新开启显示服务

sudoservice gdm3 start 

• 驱动安装完成后，检查一下

nvidia-smi

可以看到显卡驱动版本是 535.113.01
支持的 CUDA 最高版本是 12.2

• 调出 NVIDIA 设置界面，说明没问题了

nvidia-settings

2. 根据显卡驱动，下载对应的 CUDA

• CUDA 是由 NVIDIA 开发的并行计算平台和应用程序编程接口（API）

CUDA 是一个底层的平台，它提供了对 GPU 的直接访问和控制。开发者可以使用 CUDA 编写 GPU 核函数，并在主机端（CPU）上调用这些核函数，实现并行计算。CUDA 提高了一套 API 来管理 GPU 的内存、线程调度和数据传输等操作，使开发者能够更方便地利用 GPU 的并行计算能力。

• CUDA 需要和你上面安装的 显卡驱动 对应起来

显卡驱动和CUDA的适配关系

我装的显卡驱动：NVIDIA-Linux-x86_64-535.113.01.run
支持的 CUDA 最高版本为 12.2
不过我这里准备装

CUDA 11.7

，因为看网上基本上都装的这个版本

• 安装 CUDA

CUDA 下载

选择自己的操作系统、芯片架构、Linux发行版本、安装方式

官网提供了安装指令
我这里用的是 deb(local) 方式安装！！！注意：千万别用这种方式安装！！！我这里留着是为了避坑！！！
如果这样装了之后，重启之后拓展屏就识别不到了，我猜它是把我之前装的显卡驱动给卸载了
我后面是按上面的方式重新装了显卡驱动才解决的！！！

我这里是新建了一个 CUDA 文件夹，在这个目录下运行这些指令

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-ubuntu2204.pin
sudomv cuda-ubuntu2204.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.7.0/local_installers/cuda-repo-ubuntu2204-11-7-local_11.7.0-515.43.04-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2204-11-7-local_11.7.0-515.43.04-1_amd64.deb
sudocp /var/cuda-repo-ubuntu2204-11-7-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
sudoapt-get update
sudoapt-get-yinstall cuda

最后一步会报错，因为这种方法安装会自动安装显卡驱动，和我们之前装的显卡驱动不是同一个版本！！
我们如果对显卡版本有要求的话，建议不用这种方式安装

现在换成 runfile(loacl) 安装方式，就不会报错

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.7.0/local_installers/cuda_11.7.0_515.43.04_linux.run
sudosh cuda_11.7.0_515.43.04_linux.run

选择

Continue

输入

accept

选择需要安装的内容（[X]代表安装，[ ]代表不安装）
按下

空格键

取消安装驱动，因为之前装过了
然后选择

install 

这样就说明安装成功了

• 配置环境变量

sudo gedit ~/.bashrc

将 CUDA 的环境变量加到最后

exportPATH=/usr/local/cuda-11.7/bin${PATH:+:${PATH}}exportLD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.7/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

保存并关闭文件
重新加载当前用户的 bash 配置文件 ~/.bashrc
查看 CUDA 编译器（nvcc）的版本信息

source ~/.bashrc
nvcc -V

3. 根据 CUDA版本，下载对应的 cuDNN 库

• cuDNN 是 NVIDIA 专门为深度学习任务开发的加速库

cuDNN 提供了一系列高性能的深度学习基本操作的实现，如卷积、池化、归一化等。cuDNN 是基于 CUDA 的，它利用了 CUDA 提供的并行计算能力和相关的 API。通过使用 cuDNN，开发者可以更轻松地构建和训练深度学习模型，并且在 GPU 上获得更好的性能。cuDNN 已经成为深度学习领域广泛使用的库，许多深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch）都集成了对 cuDNN 的支持，以获得更高的计算性能。

• cuDNN 需要和上面安装的 CUDA 版本对应起来

cuDNN 只是一个即插即用的库，不需要担心不小心装错，因为只是将库文件放置再cuda目录下而已
如果版本装错，只需要删除再安装新的版本即可
CUDA 11.7 对应的 cuDNN 版本就比较多了，我这里安装的是

cuDNN 8.6.0

• 安装 cuDNN

官网下载需要注册账号

cuDNN 下载

解压 cuDNN 文件

tar-xvf cudnn-linux-x86_64-8.6.0.163_cuda11-archive.tar.xz

将以下文件复制到 CUDA 目录（

/usr/local/cuda/

文件夹下面的

include

和

lib64

）

cd /home/yao/cuDNN
sudocp cudnn-*-archive/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include 
sudocp cudnn-*-archive/lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64 
sudochmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

验证是否安装成功

sudocat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h |grep CUDNN_MAJOR -A2

这样就说明装好了

装 cuDNN 本质上很简单，就是把你下载的这些

include

和

lib

中的文件移动到 CUDA 对应的目录下