Ubuntu 20.04 for NVIDIA V100 GPU安装手册

2023-12-01 12:15

本文主要是介绍Ubuntu 20.04 for NVIDIA V100 GPU安装手册,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

安装Ubuntu 20.04.3 LTS版本

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安装Ubuntu 20.04按照安装提示,仔细选择每一项,基本默认即可。

系统中查看GPU信息

系统安装完成之后,进入系统,使用lspci 命令查询一下GPU是否存在、型号信息是什么。

bpang@bobpang:\~$ sudo lspci |grep -i nvidia

2f:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation GV100GL [Tesla V100 PCIe 16GB] (rev a1)

86:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation GV100GL [Tesla V100 PCIe 16GB] (rev a1)

下载NVIDIA Tesla V100驱动

通过lspci查询到GPU的型号之后,可以按照如下选择,选择产品类型、系列、型号、然后根据自己的操作系统来选择。

注意:如果操作系统是Linux,尽量选择Linux 32-bit/Linux 64-bit,不需要选择详细的Linux发行版本。测试是发现选择详细的Linux发行版本,安装驱动之后,找不到nvidia-smi命令。

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安装gcc等依赖包

当安装GPU驱动时,提示缺少相关的依赖包,在此,我们需要提前安装相关的依赖包,目前需要用到的是gcc , g++ , make :

bpang@bobpang:\~$ sudo apt install gcc g++ make

屏蔽nouveau开源版本的GPU驱动

当系统安装完成之后,会安装系统开源的NVIDIA驱动版本,名称为nouveau。下面将屏蔽该驱动。

首先,创建/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf文件,

bpang@bobpang:\~$ sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

将下面内容添加进去:

blacklist nouveau

blacklist lbm-nouveau

options nouveau modeset=0

alias nouveau off

alias lbm-nouveau off

创建/etc/modprobe.d/nouveau-kms.conf文件,将options nouveau mdeset=0添加进去:

bpang@bobpang:\~$ echo options nouveau modeset=0 | sudo tee -a /etc/modprobe.d/nouveau-kms.conf

更新一下initramfs:

bpang@bobpang:\~$ sudo update-initramfs -u

重启服务器:

bpang@bobpang:\~$ sudo reboot

查看nouveau模块是否加载,不显示的话就表示已经禁用:

bpang@bobpang:\~$ sudo lsmod | grep nouveau

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安装NVIDIA GPU驱动

安装下载的GPU驱动:NVIDIA-Linux-x86\_64-510.47.03.run ,目前驱动版本为:510.47.03,如下执行该驱动文件,即可安装。

bpang@bobpang:\~$ ./ NVIDIA-Linux-x86\_64-510.47.03.run

安装完成之后,可以使用lspci看到GPU的驱动信息:

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使用nvidia-smi命令查看GPU的信息

bpang@bobpang:\~$ nvidia-smi

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安装CUDA 11.6

访问nvidia官网,下载CUDA,cuda的链接为:CUDA Toolkit 12.3 Update 1 Downloads | NVIDIA Developer

选择runfile文件来安装。

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bpang@bobpang:\~$ wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.6.0/local\_installers/cuda\_11.6.0\_510.39.01\_linux.run

bpang@bobpang:\~$ sudo sh cuda\_11.6.0\_510.39.01\_linux.run

如下图,Driver选项不要勾选了,前面已经安装GPU驱动了。

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创建环境变量,编辑\~/.bashrc文件:

bpang@bobpang:/data/cuda$ vim \~/.bashrc

将下面命令追加到文件最后面:

export CUDA\_HOME=/usr/local/cuda

export PATH=$PATH:$CUDA\_HOME/bin

export LD\_LIBRARY\_PATH=/usr/local/cuda-11.6/lib64${LD\_LIBRARY\_PATH:+:${LD\_LIBRARY\_PATH}}

为nvcc命令创建一个软连接到/usr/bin目录:

bpang@bobpang:/data/cuda$ sudo ln -s /usr/local/cuda/bin/nvcc /usr/bin/nvcc

使用nvcc命令查看cuda的版本:

bpang@bobpang:/data/cuda$ nvcc --version

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验证CUDA是否安装成功

下载CUD实例文件。因为CUDA 11.6版本中 /usr/local/cuda/samples里面没有实例文件,只有一个README文件,内容中告诉你需要从github下载,因为github太慢,所以从gitee中下载实例文件:

bpang@bobpang:\~$ git clone liwuhao/cuda-samples

bpang@bobpang:\~$ mv cuda-samples/Samples/* /usr/local/cuda/samples/*

bpang@bobpang:\~$ cd /usr/local/cuda/samples/1\_Utilities/deviceQuery

$ sudo make

$ ./deviceQuery

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安装cuDNN

CUDA Deep Neural Network (cuDNN) | NVIDIA Developer 从官网下载cudnn

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下载的文件名为:cudnn-linux-x86\_64-8.3.2.44\_cuda11.5-archive.tar.xz

文件拷贝到服务器。然后安装:

bpang@bobpang:/data$ tar xvf cudnn-linux-x86\_64-8.3.2.44\_cuda11.5-archive.tar.xz

bpang@bobpang:\~$ cd /usr/local/cuda

bpang@bobpang:/usr/local/cuda$ sudo cp -p /data/cudnn-linux-x86\_64-8.3.2.44\_cuda11.5-archive/include/cudnn*.h include/

bpang@bobpang:/usr/local/cuda$ sudo cp -p /data/cudnn-linux-x86\_64-8.3.2.44\_cuda11.5-archive/lib/libcudnn* lib64/

bpang@bobpang:\~$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.6/include/cudnn.h

bpang@bobpang:\~$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.6/lib64/libcudnn*

Centos 7 安装V100 驱动

1. 安装依赖环境

yum install kernel-devel gcc -y

一定要确保kernel-devel版本和系统kernel版本一样,否则后期安装驱动会出现问题

2. 屏蔽系统自带的nouveau

[root@localhost home]# vi /lib/modprobe.d/dist-blacklist.conf

修改dist-blacklist.conf文件:

vim /lib/modprobe.d/dist-blacklist.conf

将nvidiafb注释掉:

\#blacklist nvidiafb

然后添加以下语句:

blacklist nouveau

options nouveau modeset=0

屏蔽前:

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系统重启后,如果屏蔽成功后,显示未:

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3. 重建initramfs image

mv /boot/initramfs-$(uname -r).img /boot/initramfs-$(uname -r).img.bak

dracut /boot/initramfs-$(uname -r).img $(uname -r)

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4.修改运行级别为文本模式

systemctl set-default multi-user.target

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5.重启系统

版权说明

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这篇关于Ubuntu 20.04 for NVIDIA V100 GPU安装手册的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



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