UCloud Ubuntu 18.04 配置GPU环境踩坑指南，包括驱动，CUDA，Docker，Nvidia-Docker等

设备：NVIDIA Corporation GV100GL [Tesla V100 PCIe 16GB] (rev a1)

# Ucloud Ubuntu 18.04 GPU 环境 Driver，Cuda，Docker，Nvidia-docker 安装记录#############################################################
# 部分1 参考https://docs.ucloud.cn/gpu/operation/ubuntu18_cuda
# 检查GPU设备识别
sudo lspci | grep NVIDIA# 屏蔽开源驱动
sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
# 添加如下内容
blacklist nouveau
blacklist lbm-nouveau
options nouveau modeset=0
alias nouveau off
alias lbm-nouveau off
# 更新并重启
sudo update-initramfs -u
sudo reboot
sudo apt-get install build-essential pkg-config
# 安装内核
wget http://gpu.cn-bj.ufileos.com/linux-headers-4.15.1-041501-generic_4.15.1-041501.201802031831_amd64.deb
wget http://gpu.cn-bj.ufileos.com/linux-headers-4.15.1-041501_4.15.1-041501.201802031831_all.deb
wget http://gpu.cn-bj.ufileos.com/linux-image-4.15.1-041501-generic_4.15.1-041501.201802031831_amd64.deb
sudo dpkg -i *.deb
sudo reboot
# 查看
uname -r # 安装驱动
https://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us # 搜合适的，我选的是下面的版本
bash NVIDIA-Linux-x86_64-440.118.02.run # 查看驱动状态
sudo nvidia-smi# 安装cuda库，这里装的是10.2
wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.2/Prod/local_installers/cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run
sudo sh cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run#############################################################
# 部分2 装docker 参考官网 https://docs.docker.com/engine/install/ubuntu/
sudo apt-get update
sudo apt-get install \apt-transport-https \ca-certificates \curl \gnupg \lsb-releasecurl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg
echo \"deb [arch=amd64 signed-by=/usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu \$(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/nullsudo apt-get updatesudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io# 测试
sudo docker run hello-world
# 测试GPU
sudo docker run -it --rm --gpus all ubuntu nvidia-smi##################################################################
# 部分3 安装运行时辅助 个人感觉似乎也没啥用 这部分或许可以省略直接到下一步 参考https://blog.csdn.net/BigData_Mining/article/details/104991349
vim nvidia-container-runtime-script.sh
# 添加内容
sudo curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-container-runtime/gpgkey | \sudo apt-key add -
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
sudo curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-container-runtime/$distribution/nvidia-container-runtime.list | \sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-runtime.list
sudo apt-get update
# 执行脚本
sh nvidia-container-runtime-script.shapt-get install nvidia-container-runtime# 查看
which nvidia-container-runtime-hook#############################################################
# 部分4 安装 nvidia-docker 参考https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/install-guide.html#docker
curl https://get.docker.com | sh \&& sudo systemctl --now enable docker
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \&& curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - \&& curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-docker2
sudo systemctl restart docker
# 测试
sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi

效果图

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