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CentOS 7 安装 NVIDIA 显卡驱动和 CUDA Toolkit
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此教程是介绍于 CentOS 7 以上的 Linux 系统中安装 NVIDIA 显卡驱动和 CUDA Toolkit 。此文中以 CentOS 7.4 64 bit 为例，显卡型号为 NVIDIA Tesla P4，CUDA 9.0，所有操作在终端以 root 身份运行 。
1 先安装好 Linux CentOS 7.4 操作系统，建议直接 minimal installation，也就是大部分包都不安装，桌面也不需要。
2 查看系统内核版本
# uname -r
3.10.0-693.el7.x86_64 ; 不同操作系统的内核版本会不一样，最好记住它
# df ; 确认 boot 目录的空间不少于 300 MB
3 屏蔽 nouveau 驱动
nouveau 是系统自带的一个显示驱动程序，需要先将其禁用，然后再进行下一步操作，否则在安装显卡驱动时，会提示：You appear to be running an X server …，然后安装失败。分别打开如下两个文件（如果没有就创建一个），并在其中输入如下两句，然后保存。 # vim /etc/modprobe.d/nvidia-installer-disable-nouveau.conf # vim /lib/modprobe.d/nvidia-installer-disable-nouveau.conf ... blacklist nouveau options nouveau modeset=0或者直接运行 NVIDIA 显卡驱动安装包（*.run），会出现提示：One or more modprobe configuration files to disable Nouveau have been written … 点击 OK 之后，会自动在指定位置创建好禁用 nouveau 驱动的文件，这样就不需要再手动添加。 4 重做 initramfs 镜像这一步需要确保 boot 文件目录的空间足够，否则会失败。建议大于 400 MB # cp /boot/initramfs-$(uname -r).img /boot/initramfs-$(uname -r).img.bak # dracut /boot/initramfs-$(uname -r).img $(uname -r) # rm /boot/initramfs-$(uname -r).img.bak ; 这一步可不执行 5 重启如果之前在图形界面操作，需要改为终端模式，runlevel 改为 3 # systemctl set-default multi-user.target # init 3 # reboot 6 预安装组件预安装一些必需的组件，需要联网 # yum install gcc kernel-devel kernel-headers 7 安装 NVIDIA 官方驱动NVIDIA 官网的显卡驱动下载，很方便 执行后，开始解压驱动包，进入安装步骤，可能中间会出现一些警告，但是不影响 Verifying archive integrity... OK Uncompressing NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 384.81....................................... .................................................................. ..................................................................许可证 -accept 执行如下两条语句，如果出现显卡的型号信息，说明驱动已经安装成功。 # lspci |grep NVIDIA 03:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation GP104GL [Tesla P4] (rev a1) # nvidia-smi Sun Nov 19 10:49:31 2017 +-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 384.81 Driver Version: 384.81 | |-------------------------------+----------------------+----------------------+ | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | |===============================+======================+======================| | 0 Tesla P4 Off | 00000000:03:00.0 Off | 0 | | N/A 37C P0 23W / 75W | 0MiB / 7606MiB | 0% Default | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ +-----------------------------------------------------------------------------+ | Processes: GPU Memory | | GPU PID Type Process name Usage | |=============================================================================| | No running processes found | +-----------------------------------------------------------------------------+ 9 安装 CUDA Toolkit在 NVIDIA 官网下载对应的安装文件，建议选择 *.run 文件，用本地安装的方式 出现警告，安装不完全，但是没有影响。 10 配置环境变量不需要具体指定 cuda 版本号，系统已经建立了一个链接 cuda -> cuda-9.0 # vim /etc/profile ... export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH # source /etc/profile ; 使环境变量立即生效 11 CUDA 测试首先，测试 cuda, nvcc 命令是否可用 # cuda ; 按两下 tab 键 cudafe cuda-gdb cuda-install-samples-9.0.sh cudafe++ cuda-gdbserver cuda-memcheck # nvcc --version nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2017 NVIDIA Corporation Built on Fri_Sep__1_21:08:03_CDT_2017 Cuda compilation tools, release 9.0, V9.0.176接下来，用 cuda 例程测试，找到例程的安装目录，默认在 /root 下 # cd /root/NVIDIA_CUDA-9.0_Samples # ll drwxr-xr-x. 50 root root 4096 Nov 18 10:12 0_Simple drwxr-xr-x. 7 root root 120 Nov 18 10:12 1_Utilities drwxr-xr-x. 12 root root 221 Nov 18 10:12 2_Graphics drwxr-xr-x. 22 root root 4096 Nov 18 10:12 3_Imaging drwxr-xr-x. 10 root root 209 Nov 18 10:12 4_Finance drwxr-xr-x. 10 root root 150 Nov 18 10:12 5_Simulations drwxr-xr-x. 34 root root 4096 Nov 18 10:12 6_Advanced drwxr-xr-x. 38 root root 4096 Nov 18 10:12 7_CUDALibraries drwxr-xr-x. 3 root root 20 Nov 18 10:24 bin drwxr-xr-x. 6 root root 71 Nov 18 10:12 common -rw-r--r--. 1 root root 81262 Nov 18 10:12 EULA.txt -rw-r--r--. 1 root root 2652 Nov 18 10:12 Makefile只需要挑选其中的几个进行测试即可，比如 # cd 1_Utilities/deviceQuery # make # ./deviceQuery ./deviceQuery Starting... CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking) Detected 1 CUDA Capable device(s) Device 0: "Tesla P4" CUDA Driver Version / Runtime Version 9.0 / 9.0 CUDA Capability Major/Minor version number: 6.1 Total amount of global memory: 7606 MBytes (7975862272 bytes) (20) Multiprocessors, (128) CUDA Cores/MP: 2560 CUDA Cores GPU Max Clock rate: 1114 MHz (1.11 GHz) Memory Clock rate: 3003 Mhz Memory Bus Width: 256-bit ...如果在 make 编译步骤出现 g++ … error，只需要再升级一下 gcc 即可， yum install gcc . 至此，CUDA Toolkit 已经安装完成。 12 安装桌面环境为了方便调试，安装桌面环境。如果系统是最小安装，则需要下载很多组件，建议使用国内的高速源 # yum grouplist ; 确认桌面组件的名称 ... GNOME Desktop ... KDE Plasma Workspaces ... # yum groupinstall "GNOME Desktop" 或 yum groupinstall "KDE Plasma Workspaces" ; 两种桌面任选一种 # systemctl set-default graphical.target # init 5 ; 执行之后，桌面会启动安装 VNC server 远程桌面 # yum install tigervnc-server # vncserver ; 创建远程桌面 # vncserver -kill :id ; 关闭远程桌面 （可选） 关闭防火墙，firewall 可能会阻挡 vncserver 连接 # systemctl stop firewalld.service # systemctl disable firewalld.service对应两句，开启防火墙 # systemctl start firewalld.service # systemctl enable firewalld.service 网络配置 # vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-enp1s0 ；可能为enp2s0 TYPE=Ethernet PROXY_METHOD=none BOOTPROTO=none DEFROUTE=yes IPV4_FAILURE_FATAL=yes ... NAME=enp2s0f0 UUID=0e9f6109-941c-4115-99cf-97e468ea8992 DEVICE=enp2s0f0 ONBOOT=yes IPADDR=10.13.**.*** PREFIX=24 GATEWAY=10.13.**.1 DNS1=10.10.0.** # systemctl restart network 修改主机名 # hostnamectl # hostnamectl --transient set-hostname [newHostName] # hostnamectl --static set-hostname [newHostName] # hostnamectl 教程结束 |
执行如下的安装步骤，必需指定 kernel source path，否则会报错；kernel 的版本和系统内核有关，可能会有差别
… 
安装 32 位兼容库 -yes 
安装速度很快 
安装顺利完成 
本文使用的是 cuda_9.0.176_384.81_linux.run，接下来进行安装【本文地址】
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