详解在Ubuntu16.04上安装NVIDIA驱动、CUDA和cuDNN的教程

简介：
本教程详细介绍如何在Ubuntu 16.04系统中安装NVIDIA显卡驱动、CUDA工具包及cuDNN库，适用于深度学习开发环境搭建。 在本教程中，我们将深入探讨如何在Ubuntu 16.04系统上安装NVIDIA显卡驱动、CUDA工具包以及cuDNN库。这个过程对于那些想要利用GPU进行深度学习和高性能计算的用户来说至关重要。 首先，请确保你的GPU支持CUDA。通过运行`lspci | grep -i nvidia`命令，你可以查看系统中是否有NVIDIA GPU，并确认其型号。接下来，确定你的Linux内核版本，可以使用`uname -m`以及检查文件中的信息来完成此步骤（例如使用 `cat /etc/*release*` 命令）。 在安装NVIDIA驱动前，请先卸载已存在的旧版驱动程序。对于通过`apt-get install nvidia-xxx`命令安装的驱动，可以使用以下命令进行删除：`sudo apt-get remove --purge nvidia-*`；如果是通过.run文件形式安装，则需要首先赋予其执行权限（例如 `sudo chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-*.run`），然后运行卸载命令（如 `sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-*.run --uninstall`）。 接下来，你需要禁用开源的NVIDIA驱动nouveau。在文件 `/etc/modprobe.d/blacklist.conf` 的末尾添加以下行：`blacklist nouveau` 和 `options nouveau modeset=0` ，然后运行命令 `sudo update-initramfs -u` 更新初始化RAM文件系统。重启计算机，通过执行命令 `lsmod | grep nouveau` 检查nouveau是否已被禁用。 在关闭X-Window服务后（例如使用：`sudo service lightdm stop`），切换到命令行界面（可以通过按Ctrl+Alt+F1实现）。从NVIDIA官方网站下载最新的驱动程序，赋予下载的.run文件执行权限，并通过 `sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-*.run --no-opengl-files` 命令进行安装。成功后，请运行 `nvidia-smi` 和 `nvidia-settings` 来验证驱动是否正确安装。 接下来是CUDA的安装步骤。访问NVIDIA开发者网站，下载与你的系统兼容的CUDA runfile包，并通过命令（如：`sudo sh cuda__linux.run`）进行安装，在此过程中选择不同意重新安装驱动程序，但同意安装CUDA工具包。此外，请按照提示设置路径并创建必要的符号链接。完成后，编辑 `~/.bashrc` 文件并在末尾添加以下内容以配置环境变量： ``` export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` 然后执行命令：`source ~/.bashrc` 使更改生效。 可以通过运行 `nvcc -V` 命令来验证CUDA的安装是否成功。为了测试其功能，可以编译并运行一些示例程序（如deviceQuery和bandwidthTest）。这些步骤将确保你的系统已准备好进行GPU加速计算任务。 对于cuDNN库而言，通常它与CUDA配套使用以支持深度学习应用。你需要从NVIDIA官方网站下载相应的.tgz文件，并解压后按照以下操作安装：复制包含头文件的目录到 CUDA 的 `include` 目录下；将库文件移动至 CUDA 的 `lib64` 目录中，同时更新 `.bashrc` 文件中的环境变量配置（如LD_LIBRARY_PATH）。完成这些步骤之后，在TensorFlow或PyTorch等深度学习框架中使用cuDNN将会极大地加速神经网络的计算过程。 安装NVIDIA驱动、CUDA和cuDNN需要一定的耐心及对Linux系统的深入理解。一旦成功，你的系统将能够充分利用NVIDIA GPU的强大性能，并为深度学习与高性能计算任务提供支持。请确保每个步骤都严格按照说明执行以避免可能遇到的问题。