【GPU云主机 UHost】驱动安装指南：Ubuntu 14.04 环境配置之检查GPU设备识别、获

Tecode 发布于2022-06-28 18:59 / 1970人阅读

摘要：云主机环境配置检查设备识别表示识别为表示为获取网络源，并配置官方源地址安装在安装前请检测当前内核版本，然后确保对应版本的包已经安装，否则无法正常编译驱动。

GPU云主机UHost Ubuntu 14.04 环境配置

1. 检查GPU设备识别

  $ sudo lspci | grep NVIDIA
  3D controller: NVIDIA Corporation GK210GL [Tesla K80] 表示识别为K80
  3D controller: NVIDIA Corporation GP102GL [Tesla P40] (rev a1) 表示为P40

2. 获取cuda网络源，并配置

NVidia官方源地址http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1404/x86_64/

  $ wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1404/x86_64/cuda-repo-ubuntu1404_8.0.44-1_amd64.deb
  $ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404_8.0.44-1_amd64.deb
  $ sudo apt-get update

3. 安装cuda 8.0

在安装前请uname -a 检测当前内核版本，然后确保对应版本的kernel-header包已经安装，否则无法正常编译驱动。

  $ uname -a
  $ Linux X-X-X-X 3.13.0-123-generic #172-Ubuntu SMP Mon
  $ sudo apt search 3.13.0-123-generic
  $ p   linux-cloud-tools-3.13.0-123-generic   - Linux kernel version specific cloud tools for version 3.13.0-123                      
  $ p   linux-headers-3.13.0-123-generic      - Linux kernel headers for version 3.13.0 on 64 bit x86 SMP                             
  $ p   linux-headers-3.13.0-123-generic:i386   - Linux kernel headers for version 3.13.0 on 32 bit x86 SMP
  $ sudo apt-get install  linux-headers-3.13.0-123-generic

安装cuda

  $ sudo apt-get install cuda-8.0

3.1 查看驱动状态

$ sudo nvidia-smi

看到如下输出表示GPU驱动正常：

4. 测试GPU基本功能（可选）

4.1 增加LD path

  $ export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-7.5/lib64:/usr/lib64/:$LD_LIBRARY_PATH"

4.2 安装cuda examples

  $ cd /usr/local/cuda/bin
  $ sh cuda-install-samples-8.0.sh ~/cuda-test/
  $ cd ~/cuda-test/NVIDIA_CUDA-8.0_Samples
  $ make
  $ ./bin/x86_64/linux/release/deviceQuery 获取设备状态
  $ ./bin/x86_64/linux/release/bandwidthTest 测试设备带宽

如果编译过程发现lnvcuvid的错误，可以执行：

$ find . -type f -execdir sed -i s/UBUNTU_PKG_NAME = "nvidia-367"/UBUNTU_PKG_NAME = "nvidia-375"/g {}

其中nvidia-375是当前安装的驱动的版本

5. 安装cudnn

选装，注：不同AI框架对cudnn的版本支持不同

5.1 下载cudnn软件包

https://developer.nvidia.com/cudnn ，需要注册nvidia账号后才能下载

5.2 安装

案例使用cudnn5.1 因为TensorFlow目前仅支持5.1

ubuntu 可以选择 cuDNN v5.1 Runtime Library for Ubuntu14.04 (Deb)

$ sudo dpkg -i libcudnn5_5.1.10-1+cuda8.0_amd64.deb

6. 关闭ubuntu自动更新内核及NVidia Tools

建议操作

$ sudo vim /etc/apt/apt.conf.d/10periodic

将 APT::Periodic::Update-Package-Lists "1"; 修改为 APT::Periodic::Update-Package-Lists "0"; 以禁止ubuntu自动更新软件包

FAQ

nvidia-smi 发现 GPU使用率100%，为什么？

这个问题是系统读取gpu状态信息不准确导致，执行下列命令可更正，让系统读取命令正确。

# nvidia-smi -pm 1

除自行安装外，是否有其它可获得驱动镜像的方法？

可提交工单，或联系工作人员，获得UCloud制作的包含GPU驱动和Cuda环境的镜像，节省人工安装的时间。

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