ubuntu14.04 安装 CUDA 7.5 / CUDA 8.0

原文转自：http://blog.csdn.net/masa_fish/article/details/51882183

 

CUDA7.5和CUDA8.0的安装过程是一毛同样的。因此若是安装CUDA8.0的同窗，直接将下文中的全部7.5替换为8.0便可。

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折腾了好多天，先后重装了大概6、七次Ubuntu，终于上把CUDA安装好了，被坑了好屡次，也走了很多弯路。
第一次发帖，还请多指教。

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【环境】
笔记本：ThinkPad T450 X86_64
显卡：主显 Intel HD Graphics 5500 ； 独显 NVIDIA GT 940M
系统环境：Ubuntu14.04 64位、Windows7 64位 双系统
CUDA 版本： 7.5
其余：Ubuntu中不存在已经安装的CUDA

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先说说本身遇到的大坑吧，安装完CUDA以后老是遇到登陆界面循环问题：输入密码后又跳回密码输入界面。尝试了网上的多种说法无解，最终发现个人问题是出在双显卡这里。最后是在官方安装文档中找到了答案。

问题解决方案：
在安装cuda时，会出现提示，询问你是否须要安装 openGL Libraries。若是你的电脑是双显，并且用来显示的那块GPU不是NVIDIA，则OpenGL Libraries就不该该安装，不然不是NVIDIA的那块GPU使用的OpenGL Libraries会被覆盖，而后GUI就没法工做了。

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先谈谈关于安装CUDA的几点感觉吧

关于 CUDA的安装，网上有特别多的安装帖子，我在安装的时候也参考了不少。你会发现网上不少的安装帖子，通常只作十几个操做就完事了。可是CUDA的官方安装文档却很是冗长，有四十多页，别以为它是废话，其实都是干货。

网上的安装帖子之因此精炼，是由于它只涵盖了必须的安装步骤，跳过了许多的检查操做（例如：检查电脑中是否已安装CUDA须要依赖的软件、是否已经卸载会与CUDA产生冲突的软件）等。若是你足够幸运，电脑里上刚好该有的有，不应有的没有，那这么作没问题，但一般状况下你并无那么走运。

CUDA这个东西须要依赖的、牵着的东西特别多，若是没有作好检查，则在安装时候特别容易出现各类各样的冲突，且一旦冲突发生，即便卸载CUDA也不能解决问题，只能重装系统。
我最后就是参考CUDA的官方文档安装成功的。

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总结一下，个人安装建议是：

1) 必定要下一份CUDA官方的安装文档，按照它的步骤一步步慢慢来，不可偷懒。
CUDA 7.5 官方安装文档下载
2) 在安装以前必定要详细检查本身的系统环境、软件是否符合CUDA的安装要求。不要存有侥幸心理，跳过检查步骤。
3) 每进行一项操做，都检查一下该项操做是否成功。

下面分享一下个人安装步骤。基本跟CUDA的官方安装文档的操做是一致的，不一样的地方都有特别注明。

安装CUDA主要分三大环节。
1、安装前的环境准备和检查
2、安装CUDA
3、安装完的校验。

一、安装Ubuntu系统14.04

新安装完的14.04系统会提示不少更新项。
网上有不少帖子说不建议更新，说更新事后会致使安装CUDA发生系统界面循环登陆的问题。
可是我更新后，并无遇到任何问题。

二、检查本身的电脑环境是否具有安装CUDA的条件

a) 检查本身的GPU是不是CUDA-capable

在终端中输入： $ lspci | grep -i nvidia ，会显示本身的NVIDIA GPU版本信息
去CUDA的官网查看本身的GPU版本是否在CUDA的支持列表中

b) 检查本身的Linux版本是否支持 CUDA(Ubuntu 14.04没问题)

c) 检查本身的系统中是否装了gcc

在终端中输入： $gcc –version 能够查看本身的gcc版本信息

d) 检查是否安装了kernel header和 package development

在终端中输入： $uname –r 能够查看本身的kernel版本信息
在终端中输入：$ sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)
能够安装对应kernel版本的kernel header和package development

以上检查个人电脑系统都知足要求，若是没有知足要求的话，能够参考cuda的官方文档，里面有详细的针对每一个问题的解决方案。

三、 选择安装方式

CUDA提供两种安装方式：package manager安装和runfile安装
我原本选的是 package manager 安装，这种方法相对简单，但尝试了几回都失败。后来是转换到runfile安装才成功的。所以此处只介绍runfile安装方式。

下载cuda安装包：cuda官网下载，根据系统信息选择对应的版本，runfile安装的话最后一项要选择 runfile文件

CUDA 7.5 下载连接

PS: 必定要下载到英文文件夹（目录不能含中文）

四、runfile安装cuda

a) 禁用 nouveau

终端中运行：$ lsmod | grep nouveau，若是有输出则表明nouveau正在加载。

（1）直接移除这个驱动（备份出来）

$ mv /lib/modules/4.4.0-31-generic/kernel/drivers/gpu/drm/nouveau/nouveau.ko  /lib/modules/4.4.0-31-generic/kernel/drivers/gpu/drm/nouveau/nouveau.ko.org

PS： 红色部分每一个版本是不同的，能够cd过去看一下是什么版本

（2）从新加载 

$ update-initramfs -u

（3）重启

设置完毕能够再次运行 $ lsmod | grep nouveau 检查是否禁用成功，若是运行后没有任何输出，则表明禁用成功。

b) 重启电脑，到达登陆界面时，alt+ctrl+f1，进入text mode，登陆帐户

c) 输入 $ sudo service lightdm stop 关闭图形化界面

d) 切换到cuda安装文件的路径，运行$ sudo sh cuda_7.5.18_linux.run

按照提示一步步操做

遇到提示是否安装openGL ，选择no（若是你的电脑跟我同样是双显，且主显是非NVIDIA的GPU须要选择no，不然能够yes）
其余都选择yes或者默认
安装成功后，会显示installed，不然会显示failed。

e) 输入 $ sudo service lightdm start 从新启动图形化界面。

Alt + ctrl +F7，返回到图形化登陆界面，输入密码登陆。
若是可以成功登陆，则表示不会遇到循环登陆的问题，基本说明CUDA的安装成功了。

f) 重启电脑。检查Device Node Verification。

检查路径/dev下 有无存在名为nvidia*（以nvidia开头）的多个文件(device files)
若是没有的话，能够参考官方文档里的指导步骤，进行添加。

g) 设置环境变量。

终端中输入 $ sudo gedit /etc/profile
在打开的文件末尾，添加如下两行。

export PATH=/usr/local/cuda-7.5/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda7.5/lib64

保存文件。

这里有点与官方安装文档稍有不一样，须要说明：

官方文档里说只需在终端中运行上述两条export语句便可，但若是不将它们不写入/etc/profile文件的话，这样的环境变量在你退出终端后就消失了，不起做用了，因此写入才是永久的作法。

h) 重启电脑，检查上述的环境变量是否设置成功。

终端中输入 : $ env
在输出的环境变量中检查有无上述 g) 中设置的变量，若是有则表明设置成功。

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到此为止，CUDA的安装算是告一段落了。为了保险起见，建议进行下述的检查工做，确保真正的安装成功。

五、 安装完毕后的检查工做。

a) 检查 NVIDIA Driver是否安装成功

终端输入 ：$ cat /proc/driver/nvidia/version 会输出NVIDIA Driver的版本号

b) 检查 CUDA Toolkit是否安装成功

终端输入 ： $ nvcc –V 会输出CUDA的版本信息

c) 尝试编译cuda提供的例子

切换到例子存放的路径，默认路径是 ~/NVIDIA_CUDA-7.5_Samples
（即 /home/xxx/ NVIDIA_CUDA-7.5_Samples， xxx是你本身的用户名）

而后终端输入：$ make

若是出现错误的话，则会当即报错中止，不然会开始进入编译阶段。
个人第一次运行时出现了报错，提示的错误信息是系统中没有gcc
而后在终端运行 $ sudo apt-get install gcc 安装完gcc后 再make就正常了
整个编译的时间持续比较长，耐心等待，大概十几分钟是须要的。

d) 运行编译生成的二进制文件。

编译后的二进制文件 默认存放在~/NVIDIA_CUDA-7.5_Samples/bin中。
切换路径 ： cd ~/NVIDIA_CUDA-7.5_Samples/bin/x86_64/linux/release
终端输入 ：$ ./deviceQuery

看到相似以下图片中的显示，则表明CUDA安装且配置成功（congratulation！！）

再检查一下系统和CUDA-Capable device的链接状况
终端输入 ： $ ./sandwidthTest
看到相似以下图片中的显示，则表明成功

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最后祝你们都能顺利安装CUDA~~