文章目录

前言

一、基础环境

1.1、处理器型号

1.2、英伟达显卡型号

1.3、操作系统

1.4、软件环境

二、取消内核自动升级

2.1、查看正在使用的内核版本

2.2、查看正在使用的内核包

2.3、禁止内核更新

三、配置本地apt源

3.1、挂载iso镜像文件

3.2、配置apt源

3.3、更新apt源

四、安装NVIDIA驱动

4.1、查看显卡型号

4.2、禁用nouveau

4.3、安装NVIDIA驱动

五、安装CUDA

5.1、下载CUDA

5.2、安装CUDA

5.3、配置环境变量

5.4、验证是否安装成功

六、编译安装cuda-samples

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前言

因为国防项目中是离线环境，所以提前收集一下用到的依赖和软件包，同时出一个指导书，方便后续工作。

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一、基础环境

1.1、处理器型号

HUAWEI Kunpeng 920 7261K

1.2、英伟达显卡型号

GA100 [A100 PCIe 40GB]

1.3、操作系统

Ubuntu 20.04 LTS

1.4、软件环境

软件	版本	下载地址
CUDA Toolkit	11.8	https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux_sbsa.run
cuda-samples	11.8	https://github.com/NVIDIA/cuda-samples/archive/refs/tags/v11.8.tar.gz

二、取消内核自动升级

2.1、查看正在使用的内核版本

uname -r

2.2、查看正在使用的内核包

dpkg --get-selections | grep 5.4.0-26-generic

右边红框中的 hold 代表四个内核软件包已经禁止自动更新，如果是 install 表示允许自动更新。

2.3、禁止内核更新

将上面搜索到的内核软件包禁止更新，替换成实际搜索到的软件包

apt-mark hold linux-headers-5.4.0-26-generic
apt-mark hold linux-image-5.4.0-26-generic
apt-mark hold linux-modules-5.4.0-26-generic
apt-mark hold linux-modules-extra-5.4.0-26-generic

三、配置本地apt源

说明一下：本次配置的deb源是临时的，挂载断开apt源文件就没了。

3.1、挂载iso镜像文件

我是使用iBMC的虚拟控制台进行的挂载，我的iso文件是设备：/dev/sr0

将 /dev/sr0 进行挂载：

mkdir /mnt/iso
mount /dev/sr0 /mnt/iso

3.2、配置apt源

首先将之前的apt源进行备份

mv /dev/apt/sources.list /dev/apt/sources.list.bak

这里说明一下，不同的ubuntu版本在配置apt源时，代号不同：

# 添加本地目录到软件源--16.04
## xenial是ubuntu16.04的代号
echo "deb file:///mnt/iso xenial main restricted" > /etc/apt/sources.list

# 添加本地目录到软件源--18.04
## bionic是ubuntu18.04的代号
echo "deb file:///mnt/iso bionic main restricted" > /etc/apt/sources.list

# 添加本地目录到软件源--20.04
## focal是ubuntu20.04的代号
echo "deb file:///mnt/iso focal main restricted" > /etc/apt/sources.list

3.3、更新apt源

apt update

四、安装NVIDIA驱动

4.1、查看显卡型号

lspci | grep NVIDIA

根据显卡型号下载驱动，本项目使用的驱动跟图片中一致

下载地址：https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=zh-cn

4.2、禁用nouveau

安装Nvidia显卡的官方驱动和系统自带的nouveau驱动冲突，所以需要禁用nouveau。

lsmod | grep nouveau

如果有输出则说明nouveau正在被加载，执行下面代码，禁用nouveau，如果没有输出，则不执行。

1、编辑配置文件：

vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf

在尾部添加：

blacklist nouveau
options nouveau modeset=0

2、更新配置

update-initramfs -u

3、重启服务器

reboot

注意：重启后需要重新配置一下apt源。

4、验证是否生效

lsmod | grep nouveau

4.3、安装NVIDIA驱动

cd /opt
sh NVIDIA-Linux-aarch64-550.54.15.run –no-opengl-files

第一个页面：选择继续

第二个页面：

第三个页面：

第四个页面：

查看是否安装成功，查看驱动版本

nvidia-smi

输出驱动版本，CUDA驱动版本，显卡型号。

五、安装CUDA

5.1、下载CUDA

1. 这里需要注意CUDA Toolkit的版本要小于上面CUDA驱动的版本。

   CUDA Toolkit下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

   本文使用的版本是cuda_11.8.0_520.61.05_linux_sbsa.run

   这里不用纠结选择那个操作系统，只要选择arm64-sbsa、Native、runfile(local)即可，其他的不管选什么下载的地址都是一个。

5.2、安装CUDA

cd /opt
sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux_sbsa.run

第一个页面：输入accept

第二个页面：取消Driver的安装，因为前面已经安装了驱动

第三个页面：显示下面的输出，表示安装成功

5.3、配置环境变量

vim /etc/profile

添加如下内容：
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

#使生效
source /etc/profile

5.4、验证是否安装成功

nvcc -V

六、编译安装cuda-samples

说明：安装cuda-samples，是因为从CUDA Toolkit 11.6之后就不再将Samples集成到里面了，我们还需要使用cuda-samples进行测试，所以编译安装cuda-samples。

1、安装依赖，参考：Ubuntu 离线安装gcc,g++,make等依赖包

2、下载cuda-samples，本文使用版本11.8

下载地址：https://github.com/NVIDIA/cuda-samples/

3、编译deviceQuery案例

cd /opt/cuda-samples-11.8/Samples/1_Utilities/deviceQuery	
make

4、执行deviceQuery案例

./deviceQuery