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富乎 · 地问


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Ubuntu 16.04 安装 CUDA 8.0 和 cuDNN 7

下载及安装CUDA

  1. 浏览器进入CUDA下载页（网址仅供参考，以后有可能会失效）：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

  2. 点击8.0的版本链接（该版本还细分为GA1和GA2，本文使用GA2），跳转到另一个页面，手动选择以下选项：Operating System为Linux、Architecture为x86_64、Distribution为Ubuntu、Version为16.04、Installer Type为runfile (local)，出现最终的下载按钮，点击即可下载，得到cuda_8.0.61_375.26_linux-run并放到用户家目录下。

  3. 按以下操作进行安装：

cd ~

sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux-run

根据提示选择及设置一些参数即可，以下示例仅供参考：

（省略安装协议内容……）
-------------------------------------------------------------
Do you accept the previously read EULA?
accept/decline/quit: accept

Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 375.26?
(y)es/(n)o/(q)uit: n

Install the CUDA 8.0 Toolkit?
(y)es/(n)o/(q)uit: y

Enter Toolkit Location
 [ default is /usr/local/cuda-8.0 ]: 

Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?
(y)es/(n)o/(q)uit: y

Install the CUDA 8.0 Samples?
(y)es/(n)o/(q)uit: y

Enter CUDA Samples Location
 [ default is /home/foo ]: /home/foo/src/cuda

Installing the CUDA Toolkit in /usr/local/cuda-8.0 ...
Installing the CUDA Samples in /home/foo/src/cuda ...
Copying samples to /home/foo/src/cuda/NVIDIA_CUDA-8.0_Samples now...
Finished copying samples.

===========
= Summary =
===========

Driver:   Not Selected
Toolkit:  Installed in /usr/local/cuda-8.0
Samples:  Installed in /home/foo/src/cuda

Please make sure that
 -   PATH includes /usr/local/cuda-8.0/bin
 -   LD_LIBRARY_PATH includes /usr/local/cuda-8.0/lib64, or, add /usr/local/cuda-8.0/lib64 to /etc/ld.so.conf and run ldconfig as root

To uninstall the CUDA Toolkit, run the uninstall script in /usr/local/cuda-8.0/bin

Please see CUDA_Installation_Guide_Linux.pdf in /usr/local/cuda-8.0/doc/pdf for detailed information on setting up CUDA.

***WARNING: Incomplete installation! This installation did not install the CUDA Driver. A driver of version at least 361.00 is required for CUDA 8.0 functionality to work.
To install the driver using this installer, run the following command, replacing <CudaInstaller> with the name of this run file:
    sudo <CudaInstaller>.run -silent -driver

Logfile is /tmp/cuda_install_15336.log
  1. 注意事项：

a) 以上操作步骤有一项：Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 375.26?， 最好输入n跳过，不然安装起来非常麻烦，容易与当前系统的一些东西产生冲突。该图形驱动可在CUDA之前单独安装， 可参考 Ubuntu 16.04 安装 NVIDIA TITAN Xp 显卡驱动一文。

b) 安装完成时若报某些库缺失，类似这样的信息：

Installing the CUDA Toolkit in /usr/local/cuda-8.0 …
Missing recommended library: libGLU.so
Missing recommended library: libXi.so
Missing recommended library: libXmu.so

可先把这些依赖库装上，再重新安装CUDA，如下：

sudo apt-get install freeglut3-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev

sudo /usr/local/cuda-8.0/bin/uninstall_cuda_8.0.pl
rm -rf ~/src/cuda

sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux-run

若想确认依赖库已装上，可用apt-file命令，例如：

$ apt-file search libGLU.so
libglu1-mesa: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libGLU.so.1
libglu1-mesa: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libGLU.so.1.3.1
libglu1-mesa-dev: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libGLU.so

若还发现缺失库，可再按以上方法给装上（库对应的包名可用搜索引擎查询），再重装CUDA，直到警告消失，表明安装成功。

  1. 必要的设置以便让别的库和应用程序能识别和使用CUDA:
在~/.bashrc（或~/.bash_profile，具体视Linux发行版而定）加入以下两行：

export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-8.0/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64

下载及安装cuDNN

  1. 浏览器进入cuDNN下载页（网址仅供参考，以后有可能会失效）：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

  2. 点击v7.0.x的版本链接（本文使用v7.0.5 for CUDA 8.0），选择适用于Ubuntu 16.04的库下载即可。注意可能需要注册或登录，过程不详述，最终下载到的文件为cudnn-8.0-linux-x64-v7.tgz（也可根据自己的需要选择其它格式），并放到用户家目录下。

  3. 按以下操作进行安装：

$ cd ~

$ tar -zxvf cudnn-8.0-linux-x64-v7.tgz 
cuda/include/cudnn.h
cuda/NVIDIA_SLA_cuDNN_Support.txt
cuda/lib64/libcudnn.so
cuda/lib64/libcudnn.so.7
cuda/lib64/libcudnn.so.7.0.5
cuda/lib64/libcudnn_static.a

$ sudo cp -a cuda/include/cudnn.h /usr/include/
或：
$ sudo cp -a cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/

$ sudo cp -a cuda/lib64/* /usr/lib/x86_64-linux-gnu/
或：
$ sudo cp -a cuda/lib64/* /usr/local/cuda/lib64/

注意在拷贝的时候要用上-a选项来保留目标文件的属性，不然在拷贝软链接文件时（例如libcudnn.so.7和libcudnn.so），会还原成正常文件，占用空间。至于拷贝到什么位置，看个人喜好，以上提供了两个位置供参考，一个是之前的CUDA安装目录，一个是系统目录。选好位置之后，以后在安装TensorFlow和Caffe之类的框架时，注意选对路径即可。

另外再啰嗦几句，就是关于用deb包来安装的问题。这个版本能下载到libcudnn7_7.0.5.15-1+cuda8.0_amd64.deb和libcudnn7-dev_7.0.5.15-1+cuda8.0_amd64.deb，前者是运行时库，没有头文件，库是共享库；后者是开发库，带头文件，库是静态库。而且，这两者的文件在命名上也有些许出入，用系统的归档管理器（右击deb包可选择打开方式）直接查看，或安装后再查看便知。安装时最好两个都装上，或者至少要装开发库，因为TensorFlow和Caffe之类的框架在安装时会用到cuDNN的头文件。安装操作如下（需注意这两者的顺序）：

$ sudo dpkg -i libcudnn7_7.0.5.15-1+cuda8.0_amd64.deb 

$ sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.0.5.15-1+cuda8.0_amd64.deb

这种方式的安装如果报错，一般是某些依赖关系没满足，根据其报错的信息补足依赖关系即可，无法在此详述。另外，如果这种安装方法出现头文件不能被正确识别或读取，可手动修改头文件名称或权限，详见参考链接。

用apt安装

cuDNN还可以用apt进行安装，具体为：先用apt-cache查询（支持Tab键补全）， 再指定版本安装即可。示例如下：

$ apt-cache madison libcudnn<敲一次或多次Tab键>
libcudnn7      libcudnn7-dev

$ apt-cache madison libcudnn7
 libcudnn7 | 7.0.5.15-1+cuda8.0 | file:/var/nv-tensorrt-repo-ga-cuda8.0-trt3.0.2-20180108  Packages

$ apt-cache madison libcudnn7-dev 
libcudnn7-dev | 7.0.5.15-1+cuda8.0 | file:/var/nv-tensorrt-repo-ga-cuda8.0-trt3.0.2-20180108  Packages

$ sudo apt install libcudnn7=7.0.5.15-1+cuda8.0 libcudnn7-dev=7.0.5.15-1+cuda8.0

参考

https://blog.csdn.net/10km/article/details/61915535

https://blog.csdn.net/lucifer_zzq/article/details/76675239

https://www.aliyun.com/jiaocheng/119645.html