國內GPU服務器如何安裝顯卡驅動、CUDA和cuDNN?

在國內GPU服務器上安裝顯卡驅動、CUDA 和 cuDNN，通常需要按照以下步驟進行，以確保環境穩定兼容：

第一步：確認 GPU 型號和操作系統

在安裝驅動前，先確認 GPU 型號和系統版本，以確保下載正確的驅動和 CUDA 版本。

檢查 GPU 型號

lspci | grep -i nvidia

或

nvidia-smi

檢查操作系統版本

cat /etc/os-release

uname -r

第二步：安裝 NVIDIA 驅動

方法 1：使用 NVIDIA 官方驅動安裝

卸載舊驅動(如果有)

sudo apt-get remove --purge '^nvidia-.*'

sudo apt-get autoremove

sudo apt-get autoclean

對于 CentOS：

sudo yum remove -y nvidia*

禁用 Nouveau(避免沖突)

sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

添加以下內容：

blacklist nouveau

options nouveau modeset=0

保存退出后，運行：

sudo update-initramfs -u

reboot

下載 NVIDIA 驅動

訪問 NVIDIA 官方驅動頁面

根據 GPU 型號選擇合適的驅動版本并下載

安裝驅動

chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-XXX.run

sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-XXX.run

選擇 "Yes"，等待安裝完成。

驗證驅動是否安裝成功

nvidia-smi

如果成功，會顯示 GPU 詳細信息。

第三步：安裝 CUDA

方法 1：官方 DEB/YUM 安裝

下載 CUDA

訪問 CUDA 官方下載頁面

選擇對應的 Linux 版本 并獲取安裝命令

執行安裝 以 Ubuntu 22.04(CUDA 12.1)為例：

wget //developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-keyring_1.0-1_all.deb

sudo dpkg -i cuda-keyring_1.0-1_all.deb

sudo apt-get update

sudo apt-get install -y cuda

對于 CentOS：

sudo yum install -y cuda

配置環境變量

echo 'export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH' >> ~/.bashrc

echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc

source ~/.bashrc

驗證 CUDA

nvcc --version

第四步：安裝 cuDNN

下載 cuDNN

訪問 NVIDIA cuDNN 下載頁面

選擇適配 CUDA 版本的 cuDNN 并下載(需要 NVIDIA 賬號)

安裝 cuDNN 以 Ubuntu 為例：

tar -xzvf cudnn-linux-x86_64-*.tgz

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*

驗證 cuDNN

cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

第五步：測試 GPU 計算環境

檢查 GPU 狀態

nvidia-smi

運行 CUDA 示例

cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery

sudo make

./deviceQuery

如果顯示 "Result = PASS"，說明 CUDA 運行正常。

總結

顯卡驅動：確保下載并安裝正確的驅動版本。

CUDA：選擇適配操作系統的 CUDA 版本，并配置環境變量。

cuDNN：安裝適配 CUDA 版本的 cuDNN，并驗證是否正確安裝。

最終測試：運行 nvidia-smi 和 deviceQuery 以驗證環境是否正常。

這樣就可以在國內 GPU 服務器上順利安裝并運行 NVIDIA 驅動、CUDA 和 cuDNN 了!