#自己挖坑自己填#Ubuntu18.04+GeForce 940

2018-10-20  本文已影响0人  净含量125ml

Pipeline:

Pre:干净的系统环境(请不要问为什么 善于重装系统的大佬请忽略)

1、装显卡驱动

检测显卡型号和对应推荐安装驱动

$ ubuntu-drivers devices

自动安装所推荐的驱动

$ sudo ubuntu-drivers autoinstall

**此处填坑:**小米笔记本在安装显卡驱动前确保BIOS中Secure Boot设置为disabled,经常重装系统可能会忽视自己曾经更改过这里,此处大约可以节省5h。(不要问我为什么)

// 检查驱动是否安装成功

$ nvidia-smi

2、装CUDA

小米air13.3 GeForce 940MX对应CUDA版本8.0.0,官网存在两个版本的8-0,都没安装成功,不要想着装有Ubuntu18.04支持的10.0版本(对应显卡太NB)。CUDA9.0可以通过测试。

直接放链接:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

注:Ubuntu18.04预装GCC7.3,CUDA9.0只支持GCC6.0以下版本,需要手动降级

$ sudo apt-get install gcc-4.8

$ sudo apt-get install g++-4.8

$ cd /usr/bin

$ sudo mv gcc gcc.bak

$ sudo ln -s gcc-4.8 gcc

$ sudo mv g++ g++.bak

$ sudo ln -s g++-4.8 g++

$ gcc -v g++ -v

CUDA推荐下载.run可以根据提示安装,询问是否安装显卡驱动时写n(因为没试过y所以不清楚会出什么幺蛾子)

如果CUDA下载界面有不止一个Download的,那是补丁,下载安装同理(先后顺序应该知道的)

安装完添加环境变量:

$ sudo vim ~/.bashrc

$ export PATH=/usr/local/cuda-9.1/bin${PATH:+:$PATH}}//根据版本修改对应的版本号

$ export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH//根据版本修改对应的版本号

3、装CUDNN

需要nvidia注册账户登陆

直接放链接:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

按照所安装CUDA对应版本下载。

压缩包解压后cd到解压后的文件夹,执行下列命令将CUDNN内容复制到CUDA中

$ sudo cp cuda/include/cudnn.h    /usr/local/cuda/include

$ sudo cp cuda/lib64/libcudnn*    /usr/local/cuda/lib64

$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h  /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

4、测试

在sample中进入bin/x86_64/linux/release/目录make,时间较长。

make结束后在当前目录下运行测试命令

$ sudo ./deviceQuery

$ sudo ./bandwidthTest

PASS表示通过测试

5、CUDA卸载

没错,最后一步就是把它卸载。。。

$ cd /usr/local/cuda/bin

$ sudo ./uninstall_cuda_9.0.pl

删除文件夹

$ sudo rm -rf cuda-9.0

6、愉快的一天又结束了,真好

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