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【GPU云主機 UHost】驅動安裝指南：CentOS 7 環境配置之檢查GPU設備識別、獲取cud

Tecode / 2411人閱讀

摘要：注意下載安裝案例使用因為目前僅支持解壓的路徑可以自由選擇，一般是下面，這邊假設為發現使用率，為什么這個問題是系統讀取狀態信息不準確導致，執行下列命令可更正，讓系統讀取命令正確。

GPU云主機UHost CentOS 7環境配置

1. 檢查GPU設備識別

  $ yum install pciutils
  $ sudo lspci | grep NVIDIA
  3D controller: NVIDIA Corporation GK210GL [Tesla K80] 表示識別為K80
  3D controller: NVIDIA Corporation Device 1b38 (rev a1) 表示為P40

2. 獲取cuda網絡源，并配置

NVidia官方源地址http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/rhel7/x86_64/

  $ wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/rhel7/x86_64/cuda-repo-rhel7-8.0.61-1.x86_64.rpm
  $ rpm -Uvh cuda-repo-rhel7-8.0.61-1.x86_64.rpm

注：安裝nvidia驅動需要kernel-devel包，安裝方法如下：

  $ wget http://vault.centos.org/7.0.1406/updates/x86_64/Packages/kernel-devel-3.10.0-123.4.4.el7.x86_64.rpm
  $ wget http://vault.centos.org/7.0.1406/updates/x86_64/Packages/kernel-headers-3.10.0-123.4.4.el7.x86_64.rpm
  $ rpm -Uvh kernel-devel-3.10.0-123.4.4.el7.x86_64.rpm
  $ rpm -Uvh kernel-headers-3.10.0-123.4.4.el7.x86_64.rpm

3. 安裝cuda 8.0

$ yum install cuda-8-0

3.1 查看驅動狀態

$ sudo nvidia-smi

看到如下輸出表示GPU驅動正常：

4. 測試GPU基本功能（可選）

4.1 增加LD path

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

4.2 安裝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 獲取設備狀態
  $ ./bin/x86_64/linux/release/bandwidthTest 測試設備帶寬

Note: 如果編譯過程發現lnvcuvid的錯誤，可以執行：

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

其中nvidia-375是當前安裝的驅動的版本

5. 安裝cudnn

選裝，注：不同AI框架對cudnn的版本支持不同

5.1 下載cudnn軟件包

，需要注冊nvidia賬號后才能下載。

注意：CentOS 下載 cuDNN v5.1 Library for Linux

5.2 安裝

案例使用cudnn5.1 因為TensorFlow目前僅支持5.1
$ tar -zxf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz

解壓的路徑可以自由選擇，一般是/usr/lib下面，這邊假設為
$ export LD_LIBRARY_PATH=:$LD_LIBRARY_PATH

FAQ

  1. nvidia-smi 發現 GPU使用率100%，為什么？

這個問題是系統讀取gpu狀態信息不準確導致，執行下列命令可更正，讓系統讀取命令正確。

# nvidia-smi -pm 1

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