以titan rtx为例 在ubuntu server上部署cuda+cudnn+anaconda

2024-04-12 14:48

本文主要是介绍以titan rtx为例 在ubuntu server上部署cuda+cudnn+anaconda,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!

之前经常自己搭anaconda,在linux和windows上搭过。上个月给实验室服务器搭环境供大家使用,想着总结一下吧,省得以后再到处找。。。

 

先装个ubuntu server 然后改网络配置

ubuntu server18把网络配置变了,网上也能查到  静态配置在

 /etc/netplan/50-cloud-init.yaml

配置好网络了,我们开始装显卡驱动

显卡驱动要去nvidia官网找最好

先禁用Nouveau驱动

sudo apt-get updatesudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf

在文件最下面添加:

blacklist nouveau

执行:

sudo update-initramfs -u

然后reboot,重启之后看看是否禁用成功

lsmod |grep nouv*  

去nvidia官网找到linux版本的驱动,下载下来的是.sh的文件,执行即可

安装好后用指令验证

nvidia-smi

去官网下载cuda对应版本,也是.sh文件,执行即可

安装的时候把driver选项去掉,因为我们已经装过驱动了

安装好后开始改环境变量:

~/.bashrc里添加

export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

然后保存,执行使其生效

source ~/.bashrc

cudnn需要找到对应cuda版本的去下载

解压后,进行一些复制操作(本质上跟windows差不多,替换一些cuda的文件):

#在解压出来的路径中寻找对应文件夹
sudo cp /include/cudnn.h  /usr/local/cuda/include/
sudo cp lib*  /usr/local/cuda/lib64/#设置权限
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h 
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*#更新软链接
cd /usr/local/cuda/lib64/ 
sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.7   #注意版本号,可在cudnn的lib64文件夹中查看   
sudo ln -s libcudnn.so.7.6.2 libcudnn.so.7  #生成软衔接,也要注意版本号
sudo ln -s libcudnn.so.7 libcudnn.so
sudo ldconfig -v

nvcc -V测试即可

 

安装anaconda,在anaconda中新建环境,安装tensorflow,pytorch等

anaconda安装完也要修改环境变量

在base中安装了jupyter,在每个环境中安装ipykernel,然后:

/xxxx/envs/xxx/bin/python -m ipykernel install --name xxx

即可将该环境添加至jupyter的kernel中

jupyter的远程配置需要生成自己的密码的hash值,然后修改配置文件里的一系列配置即可

jupyter里面还有latex编译生成,这个坑以后再添

这篇关于以titan rtx为例 在ubuntu server上部署cuda+cudnn+anaconda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!



http://www.chinasem.cn/article/897435

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