centos cuda安装，ubuntu怎么安装软件

大家好，如果您还对centos cuda安装不太了解，没有关系，今天就由本站为大家分享centos cuda安装的知识，包括ubuntu怎么安装软件的问题都会给大家分析到，还望可以解决大家的问题，下面我们就开始吧！

Linux安装显卡驱动、CUDA和cuDNN

为实现Linux系统中安装显卡驱动、CUDA和cuDNN的目标，首先需解决nouveau驱动问题，确保系统正常识别并使用显卡。具体步骤包括修改grub配置文件，创建新镜像文件，重启系统，验证nouveau驱动是否已禁用。

接着，安装gcc编译环境和内核相关包，确保系统具备编译CUDA环境的必要条件。使用命令执行如下操作：安装kernel-devel、kernel-doc、kernel-headers、gcc*、glibc*和glibc-*

更新系统，执行更新命令：yum-y update。安装GNOME Desktop和Development Tools。安装lrzsz和dkms工具。

登录NVIDIA官网，查询并下载对应显卡型号的驱动。切换至安装包目录，并添加可执行权限。安装显卡，确保在安装过程中使用正确的kernel-source-path路径，根据提示进行操作即可完成安装。验证安装成功。

安装CUDA Toolkit，需确保系统中安装有gcc和make。对于C++编程，还需安装g++。运行CUDA例程，需要相应的依赖库。安装前，确认已安装显卡驱动，避免重复安装。

配置CUDA，编辑~/.bashrc文件，更新配置，执行source命令以应用更改。验证CUDA安装成功，使用nvcc--version命令。

注意：CUDA、cuRAND等动态库位于/usr/local/cuda-10.1/lib64路径中。对于CUDA 10.1及之后版本，cuBLAS动态库已迁移到/usr/lib/x86_64-linux-gnu路径，可通过运行特定命令查询实际路径。使用Anaconda安装的CUDA Toolkit不位于lib64路径，且不会引起冲突。

安装cuDNN，解压tar文件，并移动cuDNN文件。验证cuDNN安装状态，确保系统正确识别并使用cuDNN。

最后，通过参考一系列相关链接，了解查看服务器显卡型号、Python版本、禁用默认驱动、安装CUDA和cuDNN等详细操作。链接包括但不限于查看服务器显卡信息、查看Linux显卡型号、Ubuntu20.04系统禁用Nouveau驱动、CentOS7篇关于禁用默认显卡驱动等内容。

解决CentOS下nvidia-smi报错问题

在CentOS系统中，如果遇到nvidia-smi报错，可能是由于driver API和runtime API的CUDA版本不匹配。通常，CUDA Toolkit包含了GPU加速库、调试工具和优化器等，用于部署应用程序。当你电脑安装了PyTorch但未安装CUDA，实际上可以使用GPU，可能是因为系统中使用的GPU驱动并非来自CUDA Toolkit，而是单独安装的。

要解决这个问题，首先需要确认显卡驱动的内核版本，比如内核模块Kernel Module为450.80.02，对应系统内核为Red Hat 4.8.5-39。推荐从NVIDIA官网下载与内核和CUDA版本相匹配的驱动。如果已安装了错误版本的驱动，可以尝试卸载它，比如CUDA 515.65.01与450.80.02不兼容。

在操作时，可能会看到类似这样的输出：系统正在检查依赖关系，安装新的libstdc++-devel版本以支持gcc-c++的升级。这个过程可能需要下载和安装额外的软件包，比如gcc-c++-4.8.5-44.el7.x86_64，总大小约为8.7MB。

总之，确保CUDA和GPU驱动的版本兼容是解决CentOS下nvidia-smi报错的关键，否则可能会导致版本冲突或性能问题。如果有多个版本的CUDA或驱动，务必谨慎处理以避免潜在冲突。

CentOS 7.9安装Tesla M4驱动、CUDA和cuDNN

本文详细介绍了在 CentOS 7.9系统上安装 Tesla M4驱动、CUDA和 cuDNN的全过程，以解决使用 Windows系统配置深度学习环境时遇到的问题。考虑到 Windows的图形显示特性可能对深度学习环境产生干扰，我们选择使用 Linux系统 CentOS 7.9进行尝试。

首先，确定合适版本的 CUDA Toolkit。Tesla M4 GPU属于入门级产品，基于 Maxwell架构，其生命周期大约为 3年。考虑到性能与功耗提升，从 Pascal架构的 Tesla P4开始，它逐渐取代了 Tesla M4成为主流。本文建议选择 CUDA 10.0版本，作为较新且兼容的版本进行尝试。

下载 CUDA工具包时，推荐使用本地安装方式，因为这种方式包含所有组件，适合在低带宽或离线环境下使用。本地安装程序为大文件，但可在多个系统上重复使用，节省下载时间。对于驱动程序，选择与 CentOS 7.9和 CUDA 10.0相匹配的版本进行下载。同时，安装 cuDNN扩展以增强深度神经网络的性能。

安装前，确保系统已安装 epel-release，以获取依赖包。更新系统以确保软件包是最新的。安装开发工具包和相应的 kernel-devel包以支持特定内核头文件和 DKMS模块。将下载的驱动、CUDA和 cuDNN文件上传至主机后，开始安装 GPU驱动程序。安装 CUDA和 cuDNN的过程与 Windows类似，主要涉及接受许可协议、配置参数、添加环境变量等步骤。

通过本文，读者可以系统地了解如何在 CentOS 7.9上安装 Tesla M4驱动、CUDA和 cuDNN，从而为深度学习项目提供高性能的计算环境。对于希望在 Linux系统上配置 GPU环境的研究者和开发者来说，这是一份详尽的指南。