about
本blog参考了
masa_fish 的 Ubuntu 14.04 上安装 CUDA 7.5 超详细教程
denny的Caffe学习系列(1)：安装配置ubuntu14.04+cuda7.5+caffe+cudnn
dongbeidami的Ubuntu 14.04上安装caffe
NVIDIA官方教程de NVIDIA CUDA Installation Guide for Linux
0. FIRST OF ALL
0.1 如果之前安装过，但失败了的同学，请敲下...
a)..deb安装失败的....
$ sudo apt-get --purge remove nvidia*
b).run安装失败的....
执行
$ sudo /usr/local/cuda-8.0/bin/uninstall_cuda_8.0.pl
$ sudo /usr/bin/nvidia-uninstall
- 在 a) 或 b) 后,若仍安装有问题，请敲下
$ sudo apt-get autoremove --purge nvidia-* #把nvidia驱动清个干干净净
$ sudo reboot
- !Note: sudo apt-get remove --purge nvidia-*这条指令并没卸载干净，可能存在驱动的冲突，导致安装不成功
0.2 建议来一本官方安装手册：
NVIDIA CUDA INSTALLATION GUIDE FOR LINUX
1 PRE-INSTALLATION ACTION
1.1 Verify you have a CUDA-Capable GPU
$ lspci | grep -i nvidia
我的机器显示：
01:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation GF117M [GeForce 610M/710M/810M/820M / GT 620M/625M/630M/720M] (rev a1)
到 这里 验证型号
1.2 Verify you have a Supported Version of Linux
$ uname -m && cat /etc/*release
结果显示：
x86_64
DISTRIB_ID=Ubuntu
DISTRIB_RELEASE=14.04
...
1.3 Verify the System Has GCC Installed
$ gcc --version
结果显示：
gcc (Ubuntu 4.8.4-2ubuntu1~14.04.3) 4.8.4
...
1.4 Verify the System has the Correct Kernel Headers and Development Packages Installed
查看正在运行的系统内核版本
$ uname -r
结果显示
4.4.0-45-generic
安装对应的kernels header和开发包：
$ sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)
1.5 Download the NVIDIA CUDA Toolkit
cudn.png
下载完后，用MD5 检验，如果序号不和，得重新下载
$ md5sum cuda_8.0.27_linux.run
5639ffeb939ee58a81554d06bd084e15 cuda_8.0.27_linux.run
2. RUNFILE INSTALLATION
2.1 Disabling Nouveau
$ lsmod | grep nouveau
如果有内容输出，则需禁掉nouveau
$ sudo vi /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
添加如下内容：
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
保存退出(:wq)
执行
$ sudo update-initramfs –u
再执行
$ lsmod | grep nouveau
若无内容输出，则禁用成功
然后重启电脑
$ sudo reboot
2.2 Reboot Into Text Mode
重启后，进入登录界面的时候，不要登录进入桌面(否则可能会失败，若不小心进入，请重启电脑)，直接按Ctrl+Alt+F1进入文本模式（命令行界面），登录账户。
关闭图形化界面
$ sudo service lightdm stop
切换到cuda_8.0.27_linux.run的目录，执行
$ sudo sh cuda_8.0.27_linux.run
!Note:安装的时候，要让你先看一堆文字（EULA)，我们直接不停的按空格键到100%;
遇到提示是否安装openGL ，选择no,其他的可以一路accept, yes或回车
安装成功后，会显示installed，否则会显示failed。
重启图形化界面
$ sudo service lightdm start
登录时能进入桌面，不会一直在重复登录，成功已近大半。
!Note:如果出现重复登陆情况，请卸载cuda,然后重装。
原因：是OpenGL与NVIDIA发生了什么什么的。
卸载：由于登陆进入不到图形用户界面（GUI），但我们可以进入到文本用户界面(TUI)(TUI很酷有没有?)
- 在登陆界面时，按Ctrl + Alt + f1,进入TUI
- 执行
$ sudo /usr/local/cuda-8.0/bin/uninstall_cuda_8.0.pl
$ sudo /usr/bin/nvidia-uninstall
- 然后重启
$ sudo reboot
- 重新安装.run(安装时请留眼，在提示是否安装OpenGL时，应该选no)
2.3 Device Node Verification
执行
$ ls /dev/nvidia*
可能出现a), b), c)，d)三种结果，请对号入座。前方高能！
- a) 若结果显示
/dev/nvidia0 /dev/nvidiactl /dev/nvidia-uvm
或显示出类似的信息，应该有三个（包含一个类似/dev/nvidia-nvm的），则安装成功
- b)如果运气有点背，结果是这样的
ls: cannot access /dev/nvidia*: No such file or directory
或是这样的，只出现
/dev/nvidia0 /dev/nvidiactl
中的一个或两个，但没有/dev/nvidia-num
莫方，也许还有希望（我在安装时就是这种情况。。。）按照官方的做法：
把下面的.sh文件随便命个名(我命名为Nka.sh)
#!/bin/bash
/sbin/modprobe nvidia
if [ "$?" -eq 0 ]; then
# Count the number of NVIDIA controllers found.
NVDEVS=`lspci | grep -i NVIDIA`
N3D=`echo "$NVDEVS" | grep "3D controller" | wc -l`
NVGA=`echo "$NVDEVS" | grep "VGA compatible controller" | wc -l`
N=`expr $N3D + $NVGA - 1`
for i in `seq 0 $N`; do
mknod -m 666 /dev/nvidia$i c 195 $i
done
mknod -m 666 /dev/nvidiactl c 195 255
else
exit 1
fi
/sbin/modprobe nvidia-uvm
if [ "$?" -eq 0 ]; then
# Find out the major device number used by the nvidia-uvm driver
D=`grep nvidia-uvm /proc/devices | awk '{print $1}'`
mknod -m 666 /dev/nvidia-uvm c $D 0
else
exit 1
fi
然后执行
$ sudo chmod +x Nka.sh
$ sudo ./Nka.sh
$ ls /dev/nvidia*
/dev/nvidia0 /dev/nvidiactl /dev/nvidia-uvm
成功！
1， 这种做不太友好，我的意思是，当下次重启电脑时，你使用
ls /dev/nvidia*指令时，你是看不到那三个nvidia的文件了。所以你又得手动执行
sudo ./Nka.sh指令了，是不是很烦！其实上面的.sh文件是startup scipt，也就是启动脚本。顾名思义，就是在系统启动时，自动加载的。哈，这么棒的功能就是我们想要的。
2， 添加启动脚本的方法大致有两种，我就此介绍一种最傻瓜化的方法。
执行
$ sudo vi /etc/rc.local
如果你是第一次打开这个文件，它应该是空的(除了一行又一行的#注释项外)。这文件的第一行是
#!/bin/sh -e
把-e去掉（这步很重要，否则它不会加载这文本的内容）
然后把Nka.sh的内容除了#!/bin/bash外复制到其中，(before exit 0 )保存退出。
下次重启时，你应该能直接看到/dev目录下的三个nvidia的文件
$ ls /dev/nvidia*
/dev/nvidia0 /dev/nvidiactl /dev/nvidia-uvm
- c) 如果人品实在不好（我就遇过几次。。。），结果是这样的
modprobe: ERROR: could not insert 'nvidia_uvm': Operation not permitted
少年，我救不了你了。但是winney大神可以。（在此谢过她了，阿 里 嘎 多！）
当出现这种情况时，可能是驱动打起架来了。
执行
$ sudo apt-get autoremove --purge nvidia-* #把nvidia驱动清个干干净净
$ sudo reboot #一定记得重启，不然你会后悔的!
然后
$ sudo ./Nka.sh
$ ls /dev/nvidia*
这时，应该可以见到
/dev/nvidia0 /dev/nvidiactl /dev/nvidia-uvm
- d) 未知，有点悲伤的告诉你，少年，我只能帮到这了,建议网上另寻方案，或重装.run。Gook Luck!
3 POST-INSTALLATION ACTIONS
3.1 Environment Setup
打开系统配置文件
$ sudo vi /etc/profile
在文件最后添加
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
保存退出
执行
$ source /etc/profile
让文件立即生效
至此cuda 8.0安装完毕。
3.2 Verify the Installation
3.2.1 Verify the Driver Version
敲入
$ cat /proc/driver/nvidia/version
结果显示
NVRM version: NVIDIA UNIX x86_64 Kernel Module 361.77 Sun Jul 17 21:18:18 PDT 2016
GCC version: gcc version 4.8.4 (Ubuntu 4.8.4-2ubuntu1~14.04.3)
或之类的东东
3.2.2 Verify CUDA Toolkit
敲入
$ nvcc -V
结果显示
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2016 NVIDIA Corporation
Built on Wed_May__4_21:01:56_CDT_2016
Cuda compilation tools, release 8.0, V8.0.26
!Note: 如果是这样的：
The program 'nvcc' is currently not installed. You can install it by typing:
sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit
莫方，确认下/etc/profile的配置环境是否正确
即使什么都没改，可能忘了这一步,或是之前执行了，但过了有段时间，且又还没重启电脑。因为
source /etc/profile是临时生效，重启电脑才是永久生效
执行
$ source /etc/profile
再执行(应该就有显示了）
$ nvcc -V
3.2.3 Complie sample
cd 进NVIDIA_CUDA-8.0_Samples目录
执行
$ make
!Note: 这区间大概需要十几到二十分钟，请耐心等待。建议来杯caffe
运行完后，编译结果会放在NVIDIA_CUDA-8.0_Samples目录下的bin目录
3.2.3 Running the Binaries
cd进bin目录里面的里面的里面，知道看到一堆可执行文件（菱形的图标），大概是 ~/NVIDIA_CUDA-8.0_Samples/bin/x86_64/linux/release
执行
$ ./deviceQuery
结果显示
./deviceQuery Starting...
CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)
Detected 1 CUDA Capable device(s)
Device 0: "GeForce GT 720M"
CUDA Driver Version / Runtime Version 8.0 / 8.0
CUDA Capability Major/Minor version number: 2.1
Total amount of global memory: 1985 MBytes (2081226752 bytes)
( 2) Multiprocessors, ( 48) CUDA Cores/MP: 96 CUDA Cores
GPU Max Clock rate: 1250 MHz (1.25 GHz)
Memory Clock rate: 800 Mhz
Memory Bus Width: 64-bit
L2 Cache Size: 131072 bytes
Maximum Texture Dimension Size (x,y,z) 1D=(65536), 2D=(65536, 65535), 3D=(2048, 2048, 2048)
Maximum Layered 1D Texture Size, (num) layers 1D=(16384), 2048 layers
Maximum Layered 2D Texture Size, (num) layers 2D=(16384, 16384), 2048 layers
Total amount of constant memory: 65536 bytes
Total amount of shared memory per block: 49152 bytes
Total number of registers available per block: 32768
Warp size: 32
Maximum number of threads per multiprocessor: 1536
Maximum number of threads per block: 1024
Max dimension size of a thread block (x,y,z): (1024, 1024, 64)
Max dimension size of a grid size (x,y,z): (65535, 65535, 65535)
Maximum memory pitch: 2147483647 bytes
Texture alignment: 512 bytes
Concurrent copy and kernel execution: Yes with 1 copy engine(s)
Run time limit on kernels: No
Integrated GPU sharing Host Memory: No
Support host page-locked memory mapping: Yes
Alignment requirement for Surfaces: Yes
Device has ECC support: Disabled
Device supports Unified Addressing (UVA): Yes
Device PCI Domain ID / Bus ID / location ID: 0 / 1 / 0
Compute Mode:
< Default (multiple host threads can use ::cudaSetDevice() with device simultaneously) >
deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 8.0, CUDA Runtime Version = 8.0, NumDevs = 1, Device0 = GeForce GT 720M
Result = PASS
或之类的东东，且最后是
Result = PASS,若失败Result = FAIL
再来一个，执行
$ ./bandwidthTest
结果显示
[CUDA Bandwidth Test] - Starting...
Running on...
Device 0: GeForce GT 720M
Quick Mode
Host to Device Bandwidth, 1 Device(s)
PINNED Memory Transfers
Transfer Size (Bytes) Bandwidth(MB/s)
33554432 3220.9
Device to Host Bandwidth, 1 Device(s)
PINNED Memory Transfers
Transfer Size (Bytes) Bandwidth(MB/s)
33554432 3271.9
Device to Device Bandwidth, 1 Device(s)
PINNED Memory Transfers
Transfer Size (Bytes) Bandwidth(MB/s)
33554432 9772.8
Result = PASS
NOTE: The CUDA Samples are not meant for performance measurements. Results may vary when GPU Boost is enabled.
少年，恭喜你！你已成功安装cuda-8.0,接下来就可以愉快的玩耍了
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