算法环境安装GPU驱动、CUDA、cuDNN、Docker及NVIDIA Container Toolkit

环境要求

  • 内核版本 > 3.10 的 GNU/Linux x86_64
  • Docker >=19.03(支持最低的版本为1.12)
  • 架构 >= Kepler(或计算能力 3.0)的 NVIDIA GPU
  • NVIDIA Linux 驱动程序>= 418.81.07(不支持较旧的驱动程序版本或分支)
  • GPU驱动安装

  • 下载对应型号GPU驱动安装 例如A10
  • # 查看显卡是否正常识别
    lspci | grep NVIDIA
    
    # 禁用nouveau并重启
    cat > /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf << EOF
    blacklist nouveau
    options nouveau modeset=0
    EOF
    
    #centos
    sudo dracut --force
    reboot
    
    #ubuntu
    sudo update-initramfs -u
    sudo reboot
    
    # 若没有输出,则表示禁用成功
    lsmod |grep nouveau
    
    # centos安装基础依赖环境
    yum -y install gcc kernel-devel kernel-headers
    
    # ubuntu安装gcc和make
    apt-get -y  install  gcc make
    
    # 安装GPU驱动
    cd /opt
    #若没有驱动包先下载
    https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/
    https://www.nvidia.com/Download/driverResults.aspx/224350/en-us/
    chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-515.105.01.run
    sh NVIDIA-Linux-x86_64-515.105.01.run -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files
    
    #验证
    nvidia-smi
    正常显示驱动版本及设备信息则安装成功

  • 安装过程
  • 1.Would you like to register the kernel module sources with DKMS? 
    选择NO
    2.Install 32-bit compatibility libraries? 
    选择N
    3.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
    其他选择默认

  • 报错解决
  • 报错:Unable to load the kernel module 'nvidia.ko' 
    # 根据实际环境指定内核源文件路径
    yum install kernel-devel-$(uname -r) kernel-headers-$(uname -r)
    sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-515.105.01.run --no-opengl-files --kernel-source-path=/usr/src/kernels/3.10.0-1127.13.1.el7.x86_64/ (根据实际内核版本执行)
    
    # 若kernel initramfs不存在,需重新生成
    mv /boot/initramfs-$(uname -r).img /boot/initramfs-$(uname -r).img.bak
    dracut /boot/initramfs

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