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【GPU云主機 UHost】驅動安裝指南：Ubuntu 14.04 環境配置之檢查GPU設備識別、獲

Tecode / 2305人閱讀

摘要：云主機環境配置檢查設備識別表示識別為表示為獲取網絡源，并配置官方源地址安裝在安裝前請檢測當前內核版本，然后確保對應版本的包已經安裝，否則無法正常編譯驅動。

GPU云主機UHost Ubuntu 14.04 環境配置

1. 檢查GPU設備識別

  $ sudo lspci | grep NVIDIA
  3D controller: NVIDIA Corporation GK210GL [Tesla K80] 表示識別為K80
  3D controller: NVIDIA Corporation GP102GL [Tesla P40] (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/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. 安裝cuda 8.0

在安裝前請uname -a 檢測當前內核版本，然后確保對應版本的kernel-header包已經安裝，否則無法正常編譯驅動。

  $ 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

安裝cuda

  $ sudo apt-get 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：

image.png

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

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

https://developer.nvidia.com/cudnn ，需要注冊nvidia賬號后才能下載

5.2 安裝

案例使用cudnn5.1 因為TensorFlow目前僅支持5.1

ubuntu 可以選擇 cuDNN v5.1 Runtime Library for Ubuntu14.04 (Deb)

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

6. 關閉ubuntu自動更新內核及NVidia Tools

建議操作

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

將 APT::Periodic::Update-Package-Lists "1"; 修改為 APT::Periodic::Update-Package-Lists "0"; 以禁止ubuntu自動更新軟件包

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
  1. 除自行安裝外，是否有其它可獲得驅動鏡像的方法？

可提交工單，或聯系工作人員，獲得UCloud制作的包含GPU驅動和Cuda環境的鏡像，節省人工安裝的時間。

文章版權歸作者所有，未經允許請勿轉載,若此文章存在違規行為，您可以聯系管理員刪除。

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