阿里云服务器vgn6i配NVIDIA CUDA+cuDNN

目录

• 阿里云服务器vgn6i配NVIDIA CUDA+cuDNN
• 前言
• 一、驱动安装
• 二、安装CUDA
• 三、cuDNN安装
• 总结

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前言

本文主要介绍阿里云服务器vgn6i的NVIDIA驱动的安装及CUDA的配置，本人使用的阿里云服务器配置为Tesla T4型号显卡，服务器系统为：Ubuntu-16.04 64-bit，所有操作内容以此为例

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一、驱动安装

安装的参考目录以下几点：

• 在vgn6i和vgn5i实例中安装GRID驱动（Linux）

安装Ubuntu 16.04 64-bit系统

进入控制台，进入自己的实例列表，在当前实例的操作菜单栏中，选择更多下的实例状态，点击停止，然后在磁盘和镜像中，选择切换操作系统，切记一定要选择阿里云提供的纯净的Ubuntu 16.04 64-bit的系统。市场的系统，会给你安装特别多的插件，容易出问题。
设置密码，安装完成以后，使用远程连接工具进行服务器的连接。

安装Nvidia Cuda驱动

1、查看是否存在blacklist-nouveau.conf文件。

ls /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

2、如果文件存在，则跳过本步骤。如果文件不存在，则执行命令vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf创建文件，并在文件中添加以下内容禁用nouveau。

blacklist nouveau blacklist lbm-nouveau options nouveau modeset=0

3、生成kernel initramfs。

由于Ubuntu系统自带了kernel所以我们不需要进行安装 当然CentOS是需要自己安装对应版本的kernel才可以 这也是使用Ubuntu系统的优点

4.重启服务器

reboot

5、下载GRID驱动安装包

vgn5i GRID 驱动安装包： wget http://nvidia-418.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/NVIDIA-Linux-x86_64-418.70-grid.run vgn6i GRID 驱动安装包： wget http://grid-9-2.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/NVIDIA-Linux-x86_64-430.63-grid.run

5、安装GRID驱动

vgn5i GRID 安装： chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-418.70-grid.run ./NVIDIA-Linux-x86_64-418.70-grid.run vgn6i GRID 安装： chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-430.63-grid.run ./NVIDIA-Linux-x86_64-430.63-grid.run

6、测试驱动是否安装成功

nvidia-smi

如果返回以下GRID驱动信息，说明驱动安装成功。

接下来我们开始配置CUDA

二、安装CUDA

• 首先执行命令nvidia-smi去查看一下我们所支持的CUDA_Version为10.1
• 接下来去CUDA的历史版本寻找我们所需的对应CUDA版本，选择情况如下图所示，选择对应系统及系统版本，选择runfile格式，下载到本地后，我们将他拉到服务器中等待进一步的安装
• 执行命令sudo apt-get install gcc g++ make安装其他需要的依赖工具
• 执行命令sudo sh cuda_10.1.105_418.39_linux.run cuda文件名直接按table补全，避免输错，然后会出现很长的协议书，一直按到最后然后我们终端输入accept去进入到安装面板中来，注意到Driver是驱动，方向键上下移动到Driver，按下回车键选择不安装驱动，因为之前已经装了。最后方向键移动到Install，按下回车开始安装
• 安装完成界面如下图（由于我们没有选择安装driver，因此会显示不完全安装，但是CUDA toolkit都已成功安装就可以了）

在以上安装过程中cuda被安装到的路径为/usr/local/cuda-10.1

接下来更改环境变量、创建动态链接库并创建链接文件

• 声明环境变量
  执行命令：sudo vim ~/.bashrc 在文件(在用户目录下)的尾部,输入内容如下：
export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin${PATH:+:$PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
• 保存退出,并输入下面指令使环境变量立刻生效
  执行命令：source ~/.bashrc
• 设置环境变量和动态链接库
  执行命令：sudo vim /etc/profile 在打开的文件末尾加入：export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
• 创建链接文件
  执行命令：sudo vim /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf 在打开的文件中添加该语句/usr/local/cuda/lib64 保存退出,然后执行sudo ldconfig使链接立即生效
• 最后检查CUDA是否安装成功
  执行命令：nvcc --version，如出现以下信息，则说明安装成功！

三、cuDNN安装

• 先在NVIDIA官网注册用户名和密码，然后进入cuDNN下载页面，需要与CUDA10.1环境以及服务器系统版本适配，因此选择下载以下几项来安装
• 
  

还是一样的道理，下载后将文件拉到服务器上开始如下操作

• 首先解压缩，注意压缩包后缀，如zip格式使用unzip命令解压
  执行命令：unzip cudnn7.6.5 cuda10.1.zip 再执行命令：tar -zxvf cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.5.32.tgz

• 依次执行以下命令，复制文件到cuda环境

  sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64 sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

• 安装deb包

  sudo dpkg -i libcudnn7_7.6.5.32-1+cuda10.1_amd64.deb sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.6.5.32-1+cuda10.1_amd64.deb sudo dpkg -i libcudnn7-doc_7.6.5.32-1+cuda10.1_amd64.deb

• 最后使用NVIDIA官方自带Sample(mnist手写体数字识别数据集)测试是否安装成功

  cp -r /usr/src/cudnn_samples_v7/ ~ cd ~/cudnn_samples_v7/mnistCUDNN make clean && make ./mnistCUDNN

如果显示Test passed!即测试通过！

总结

炼丹路漫漫 山高路远，看世界也找自己–Luofan