ubuntu安装CUDA

因为深度学习需要用到CUDA，所以写篇博客，记录下自己安装CUDA 的过程。

1 安装前的检查

安装CUDA之前，首先要做一些事情，检查你的机器是否可以安装CUDA。

1.1 检查你的gpu是否是可以安装CUDA 的

运行如下命令：

$ lspci | grep -i nvidia

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这个是我的机器的返回结果：

01:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation GM107 [GeForce GTX 750 Ti] (rev a2) 01:00.1 Audio device: NVIDIA Corporation Device 0fbc (rev a1) 

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1.2 检查你的linux版本是否支持CUDA

运行如下命令：

 uname -m && cat /etc/*release

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我的机器返回结果如下：

x86_64
DISTRIB_ID=Ubuntu
DISTRIB_RELEASE=14.04
DISTRIB_CODENAME=trusty
DISTRIB_DESCRIPTION="Ubuntu 14.04.2 LTS"
NAME="Ubuntu" VERSION="14.04.2 LTS, Trusty Tahr" ID=ubuntu ID_LIKE=debian PRETTY_NAME="Ubuntu 14.04.2 LTS" VERSION_ID="14.04" HOME_URL="http://www.ubuntu.com/" SUPPORT_URL="http://help.ubuntu.com/" BUG_REPORT_URL="http://bugs.launchpad.net/ubuntu/" DISTRIB_ID=Ubuntu Kylin DISTRIB_RELEASE=14.04 DISTRIB_CODENAME=trusty DISTRIB_DESCRIPTION="Ubuntu Kylin 14.04" 

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x86_64代表你的机器是64位的，剩下的是解释的linux发行版信息。

如果是红帽，可能是这样的信息：

x86_64
Red Hat Enterprise Linux Workstation release 6.0 (Santiago)

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CUDA只支持一些特定的linux发行版，有Fedora,OpenSuSE,RHEL,CentOS,SLES,Ubuntu.

1.3 验证操作系统是否安装了gcc

在使用CUDA Tookit 开发的时候，gcc是需要的，但是运行CUDA程序的时候不需要。

gcc -v

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我的结果是：

Using built-in specs. COLLECT_GCC=gcc COLLECT_LTO_WRAPPER=/usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/4.7/lto-wrapper Target: x86_64-linux-gnu Configured with: ../src/configure -v --with-pkgversion='Ubuntu/Linaro 4.7.3-12ubuntu1' --with-bugurl=file:///usr/share/doc/gcc-4.7/README.Bugs --enable-languages=c,c++,go,fortran,objc,obj-c++ --prefix=/usr --program-suffix=-4.7 --enable-shared --enable-linker-build-id --libexecdir=/usr/lib --without-included-gettext --enable-threads=posix --with-gxx-include-dir=/usr/include/c++/4.7 --libdir=/usr/lib --enable-nls --with-sysroot=/ --enable-clocale=gnu --enable-libstdcxx-debug --enable-gnu-unique-object --disable-libmudflap --enable-plugin --with-system-zlib --enable-objc-gc --with-cloog --enable-cloog-backend=ppl --disable-cloog-version-check --disable-ppl-version-check --enable-multiarch --disable-werror --with-arch-32=i686 --with-abi=m64 --with-multilib-list=m32,m64,mx32 --with-tune=generic --enable-checking=release --build=x86_64-linux-gnu --host=x86_64-linux-gnu --target=x86_64-linux-gnu Thread model: posix gcc version 4.7.3 (Ubuntu/Linaro 4.7.3-12ubuntu1) 

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1.4 验证linux内核是否有正确的系统头文件

输入：

uname -r

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结果为：

3.16.0-53-generic

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如果没有出现结果，就需要如下命令进行安装：

sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)

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2 安装CUDA-Toolkit

点击官网链接：CUDA-Toolkit ，在Select Target Platform里，点击linux，86_64，Ubuntu，14.04，deb[network]，之后网页会自动弹出来安装指令：

Installation Instructions:
`sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb ` `sudo apt-get update` `sudo apt-get install cuda`

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deb[network]和deb[local]的区别就是，local是把完整的安装文件一次下载下来后安装，而network是在线下载。依次运行这三个命令，可以将CUDA安装成功。

我在执行第一步的时候，出现了这个错误：

ws@ws-Lenovo:/media/ws/000F9A5700006688/Downloads$ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb
1404-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb (Reading database ... 280787 files and directories currently installed.) Preparing to unpack cuda-repo-ubuntu1404-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb ... Unpacking cuda-repo-ubuntu1404-8-0-local-ga2 (8.0.61-1) over (8.0.61-1) ... Setting up cuda-repo-ubuntu1404-8-0-local-ga2 (8.0.61-1) ... run-parts: failed to stat component /etc/apt/trusted.gpg.d/wps-office-archive-keyring.gpg: No such file or directory OK 

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之后我把wps-office给卸载了就没有问题了，应该是wps软连接的问题吧。以下是成功的信息：

ws@ws-Lenovo:/media/ws/000F9A5700006688/Downloads$ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb
(Reading database ... 279398 files and directories currently installed.)
Preparing to unpack cuda-repo-ubuntu1404-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb ... Unpacking cuda-repo-ubuntu1404-8-0-local-ga2 (8.0.61-1) over (8.0.61-1) ... Setting up cuda-repo-ubuntu1404-8-0-local-ga2 (8.0.61-1) ... OK 

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3 安装之后要做的事

在安装之后，我们还需要做一些工作，才能真正完成CUDA的安装。

3.1 必须要做的事

添加CUDA的bin目录到PATH环境变量：

export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}

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之后在控制台输入nvcc –version，可以得到如下信息：

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2016 NVIDIA Corporation Built on Tue_Jan_10_13:22:03_CST_2017 Cuda compilation tools, release 8.0, V8.0.61 

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3.2 建议要做的事

之后我们可以安装一些官方的CUDA例子，来检验我们是否安装成功了。

进入CUDA目录/usr/local/cuda-8.0/bin，会发现在这个目录下，有一个名为cuda-install-samples-8.0.sh的文件，在控制台使用命令：

sudo  sh  cuda-install-samples-8.0.sh "例子被创建的目录"

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我使用的是/home目录。在我的/home目录下，有一个NVIDIA_CUDA-8.0_Samples 文件夹，里面就是官方的例子，进入这个目录，输入make进行编译。

sudo make

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需要相当长一段时间才能编译完成。我在编译第三个sample的时候，遇到了一个错误

/usr/bin/ld: cannot find -lnvcuvid

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刚开始以为是安装出错了，因为之前安装失败过一次，又手动把CUDA给卸载了。结果发现，是英伟达显卡驱动版本不同导致的.在NVIDIA_CUDA-7.0_Samples/3_Imaging/cudaDecodeGL/findgllib.mk文件中，

UBUNTU_PKG_NAME = "nvidia-367"

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而我的英伟达驱动是375，于是只要把这行代码改成

UBUNTU_PKG_NAME = "nvidia-375"

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就可以了，然后所有的例子都顺利的编译通过了。在编译完所有例子以后，会提示：

Finished building CUDA samples

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之后运行一些例子，编译好的二进制文件，保存在~/NVIDIA_CUDA-8.0_Samples/NVIDIA_CUDA-8.0_Samples/bin/x86_64/linux/release 中，进入这个目录，输入ls，看到很多编译好的二进制文件。先运行deviceQuery。输入

sudo  ./deviceQuery

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可以看到如下运行结果：

./deviceQuery Starting...CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)Detected 1 CUDA Capable device(s)Device 0: "GeForce GTX 750 Ti"CUDA Driver Version / Runtime Version          8.0 / 8.0 CUDA Capability Major/Minor version number: 5.0 Total amount of global memory: 2000 MBytes (2096824320 bytes) ( 5) Multiprocessors, (128) CUDA Cores/MP: 640 CUDA Cores GPU Max Clock rate: 1189 MHz (1.19 GHz) Memory Clock rate: 2700 Mhz Memory Bus Width: 128-bit L2 Cache Size: 2097152 bytes Maximum Texture Dimension Size (x,y,z) 1D=(65536), 2D=(65536, 65536), 3D=(4096, 4096, 4096) Maximum Layered 1D Texture Size, (num) layers 1D=(16384), 2048 layers Maximum Layered 2D Texture Size, (num) layers 2D=(16384, 16384), 2048 layers Total amount of constant memory: 65536 bytes Total amount of shared memory per block: 49152 bytes Total number of registers available per block: 65536 Warp size: 32 Maximum number of threads per multiprocessor: 2048 Maximum number of threads per block: 1024 Max dimension size of a thread block (x,y,z): (1024, 1024, 64) Max dimension size of a grid size (x,y,z): (2147483647, 65535, 65535) Maximum memory pitch: 2147483647 bytes Texture alignment: 512 bytes Concurrent copy and kernel execution: Yes with 1 copy engine(s) Run time limit on kernels: Yes Integrated GPU sharing Host Memory: No Support host page-locked memory mapping: Yes Alignment requirement for Surfaces: Yes Device has ECC support: Disabled Device supports Unified Addressing (UVA): Yes Device PCI Domain ID / Bus ID / location ID: 0 / 1 / 0 Compute Mode: < Default (multiple host threads can use ::cudaSetDevice() with device simultaneously) > deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 8.0, CUDA Runtime Version = 8.0, NumDevs = 1, Device0 = GeForce GTX 750 Ti Result = PASS 

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在运行bandwidthTest

sudo  ./bandwidthTest

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可以看到结果：

[CUDA Bandwidth Test] - Starting...
Running on...Device 0: GeForce GTX 750 TiQuick ModeHost to Device Bandwidth, 1 Device(s) PINNED Memory Transfers Transfer Size (Bytes) Bandwidth(MB/s) 33554432 6539.7 Device to Host Bandwidth, 1 Device(s) PINNED Memory Transfers Transfer Size (Bytes) Bandwidth(MB/s) 33554432 6537.2 Device to Device Bandwidth, 1 Device(s) PINNED Memory Transfers Transfer Size (Bytes) Bandwidth(MB/s) 33554432 74576.4 Result = PASS NOTE: The CUDA Samples are not meant for performance measurements. Results may vary when GPU Boost is enabled. 

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到此，CUDA算是已经安装完毕了。