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华为OpenEuler体验系列（16）

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华为OpenEuler体验系列（16）

2023-12-04 13:55| 来源: 网络整理| 查看: 265

0、OpenEuler内核：

因为OpenEuler使用的是4.19内核，所以属于el8。下面是centos与内核版本对应关系

6.4/ 20-Jun-2013 15:50 kernel-2.6.32-358.el6.src.rpm 6.5/ 21-Dec-2013 14:05 kernel-2.6.32-431.el6.src.rpm 6.6/ 31-Jul-2015 16:17 kernel-2.6.32-504.el6.src.rpm 6.7/ 21-Jan-2016 13:22 kernel-2.6.32-573.el6.src.rpm 7.0.1406/ 07-Apr-2015 15:36 kernel-3.10.0-123.el7.src.rpm 7.1.1503/ 13-Nov-2015 13:01 kernel-3.10.0-229.el7.src.rpm 7.2.1511/ 16-Feb-2016 16:15 kernel-3.10.0-327.el7.src.rpm 7.3.1611/ 2017-02-20 22:21 kernel-3.10.0-514.el7.src.rpm 7.4.1708/ 2018-02-26 14:32 kernel-3.10.0-693.el7.src.rpm 7.5.1804/ 2018-05-09 20:39 kernel-3.10.0-862.el7.src.rpm 7.6.1810/ 2018-12-02 14:34 kernel-3.10.0-957.el7.src.rpm 7.7.1908/ 2019-09-15 01:00 kernel-3.10.0-1062.el7.src.rpm 7.8.2003/ 2020-06-17 17:55 kernel-3.10.0-1127.el7.src.rpm 7.9.2009/ 2020-11-09 22:01 kernel-3.10.0-1160.el7.src.rpm 8.0.1905/ 2020-09-09 07:43 kernel-4.18.0-80.el8.src.rpm 8.1.1911/ 2020-04-13 08:20 kernel-4.18.0-147.el8.src.rpm 8.2.2004/ 2020-06-15 12:42 kernel-4.18.0-193.el8.src.rpm 1、检测显卡驱动及型号 (1) 添加ELPepo源 sudo rpm --import https://www.elrepo.org/RPM-GPG-KEY-elrepo.org sudo yum install https://www.elrepo.org/elrepo-release-8.el8.elrepo.noarch.rpm 2、安装NVIDIA驱动检测 sudo yum install nvidia-detect nvidia-detect -v

显示内容如下：

Probing for supported NVIDIA devices... [8086:3ea0] Intel Corporation UHD Graphics 620 (Whiskey Lake) [10de:1d13] NVIDIA Corporation Device This device requires the current 440.64 NVIDIA driver kmod-nvidia WARNING: Xorg log file /var/log/Xorg.0.log does not exist WARNING: Unable to determine Xorg ABI compatibility WARNING: The driver for this device does not support the current Xorg version An Intel display controller was also detected

cuda版本与驱动版本对应关系：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-vSErsxy4-1625489489137)(./2020-11-29%2000-06-43.png)]

Tensorflow CUDA Linux GPU对应

ersionPython versionCompilerBuild toolscuDNNCUDAtensorflow-2.3.03.5-3.8GCC 7.3.1Bazel 3.1.07.610.1tensorflow-2.2.03.5-3.8GCC 7.3.1Bazel 2.0.07.610.1tensorflow-2.1.02.7, 3.5-3.7GCC 7.3.1Bazel 0.27.17.610.1tensorflow-2.0.02.7, 3.3-3.7GCC 7.3.1Bazel 0.26.17.410.0tensorflow_gpu-1.15.02.7, 3.3-3.7GCC 7.3.1Bazel 0.26.17.410.0tensorflow_gpu-1.14.02.7, 3.3-3.7GCC 4.8Bazel 0.24.17.410.0tensorflow_gpu-1.13.12.7, 3.3-3.7GCC 4.8Bazel 0.19.27.410.0tensorflow_gpu-1.12.02.7, 3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.15.079tensorflow_gpu-1.11.02.7, 3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.15.079tensorflow_gpu-1.10.02.7, 3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.15.079tensorflow_gpu-1.9.02.7, 3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.11.079tensorflow_gpu-1.8.02.7, 3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.10.079tensorflow_gpu-1.7.02.7, 3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.9.079tensorflow_gpu-1.6.02.7, 3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.9.079tensorflow_gpu-1.5.02.7, 3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.8.079tensorflow_gpu-1.4.02.7, 3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.5.468tensorflow_gpu-1.3.02.7, 3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.4.568tensorflow_gpu-1.2.02.7, 3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.4.55.18tensorflow_gpu-1.1.02.7, 3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.4.25.18tensorflow_gpu-1.0.02.7, 3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.4.25.18 3、驱动下载地址：

https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-b1Td6r5D-1625489489139)(./2020-11-28 23-40-15.png)]

最新驱动程序版本: 455.45 - 发行日期: 2020-11-17,

https://cn.download.nvidia.cn/XFree86/Linux-x86_64/455.45.01/NVIDIA-Linux-x86_64-455.45.01.run

4、处理显卡冲突

因为安装NVIDIA官方驱动会和系统自带nouveau驱动冲突，需要禁用自带的nouveau驱动，先执行命令查看该驱动状态： lsmod | grep nouveau

修改/etc/modprobe.d/blacklist.conf 文件，以阻止 nouveau 模块的加载，如果系统没有该文件需要新建一个，这里使用root权限，普通用户无法再在/etc内生成.conf文件。 echo -e "blacklist nouveau\noptions nouveau modeset=0">/etc/modprobe.d/blacklist.conf 或者，直接创建编辑 /etc/modprobe.d/blacklist.conf vi /etc/modprobe.d/blacklist.conf 输入如下：

blacklist nouveau noptions nouveau modeset=0 5、 重新建立initramfs image文件 mv /boot/initramfs-$(uname -r).img /boot/initramfs-$(uname -r).img.bak dracut /boot/initramfs-$(uname -r).img $(uname -r) 6、安装驱动： sudo sh ./NVIDIA-Linux-x86_64-440.100.run nvidia-smi

卸载显卡驱动以及重装

sudo sh ./NVIDIA-Linux-x86_64-440.100.run --uninstall

显示如下：

NVIDIA-SMI 440.100 Driver Version: 440.100 CUDA Version: 10.2 7、安装cuda

资料上建议先装cuda，避免安装中的冲突。

官网下载cuda-rpm包 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads ，一定要对应自己的版本。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-MLIncKpw-1625489489141)(./2020-11-29 00-06-43.png)]

历史版本：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

# 如果wget下载文件很小，大约32个字节，清重新下载 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.2/Prod/local_installers/cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run wget https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/10.2/Prod/patches/1/cuda_10.2.1_linux.run wget https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/10.2/Prod/patches/2/cuda_10.2.2_linux.run sudo sh ./cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run sudo sh ./cuda_10.2.1_linux.run sudo sh ./cuda_10.2.2_linux.run sudo /usr/local/cuda-10.2/bin/nvcc --version

各个版本下载目录： https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse51b 不要点击，复制连接

cuda验证:

nvcc -V cat /usr/local/cuda-10.2/version.txt cd /usr/local/cuda-10.2/samples/1_Utilities/deviceQuery sudo make ./deviceQuery 出现错误，tmpfs空间不足 # 卸载tmpfs： umount /dev/shm # 进程被占用，杀掉进程： fuser -km /dev/shm # 再次卸载tmpfs： umount /dev/shm # 挂载tmpfs： mount -t tmpfs -o size=5120m tmpfs /dev/shm 8、安装cudnn

(4)cudnn下载/安装： cudnn一定要对应的cuda;cudnn不需要选择平台;尽量选择最新的版本;

tar -zxvf cudnn-10.2-linux-x64-v8.0.4.30.tgz sudo cp cuda/include/* /usr/local/cuda/include/ sudo cp cuda/include/* /usr/local/cuda-10.2/include/ sudo cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda/lib64/ sudo cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda-10.2/lib64/ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* sudo chmod a+r /usr/local/cuda-10.2/include/cudnn.h /usr/local/cuda-10.2/lib64/libcudnn* 参考资料：

https://blog.csdn.net/xiaoyw71/article/details/89402146

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