Ubuntu16.04+GTX1060mq(驱动版本430.64)安装CUDA10.0

CUDA下载

cuda最新版本下载地址(可在该页面进入历史版本下载):
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1604&target_type=runfilelocal
cuda10.0下载地址:
https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1604&target_type=runfilelocal
选择相应的版本配置,点击Download下载,并将下载文件复制到Home文件夹下

CUDA版本选择

根据驱动版本不同,需要选择不同的cuda版本,cuda版本越高需要的驱动版本越高,具体在以下网址可以查看,其中CUDA10.0要求nvidai驱动版本高于410.48,网上教程说用418驱动没问题,本篇实测430驱动也没问题。
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html

CUDA安装

sudo chmod a+x cuda_10.0.130_410.48_linux.run  //给文件权限aiudo
./cuda_10.0.130_410.48_linux.run          //安装(在cuda.run文件在home文件夹前提下,如果在其他文件夹下需要更改相应路径

运行后会显示0%,正式nvidia的安装协议,一直按向下就可以,然后按照以下输入:

Do you accept the previously read EULA?
accept/decline/quit: accept      //接受协议Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 410.48?
(y)es/(n)o/(q)uit: no     //一定选择no,不安装推荐的驱动,因为我们已经安装好了显卡驱动,这里安装推荐的驱动可能会出现驱动问题Install the CUDA 10.0 Toolkit?
(y)es/(n)o/(q)uit: yes     //确定安装Enter Toolkit Location[ default is /usr/local/cuda-10.0 ]:     //直接按回车选择默认安装路径Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?
(y)es/(n)o/(q)uit: yes                    //确认安装Install the CUDA 10.0 Samples?
(y)es/(n)o/(q)uit: yes                    //确认安装Enter CUDA Samples Location[ default is /home/zhangman ]:           //直接按回车选择默认安装路径Installing the CUDA Toolkit in /usr/local/cuda-10.0 ...Installing the CUDA Samples in /home/zhangman ...
Copying samples to /home/zhangman/NVIDIA_CUDA-10.0_Samples now...
Finished copying samples.
Driver:   Not Selected
Toolkit:  Installed in /usr/local/cuda-10.0
Samples:  Installed in /home/zhangmanPlease make sure that-   PATH includes /usr/local/cuda-10.0/bin-   LD_LIBRARY_PATH includes /usr/local/cuda-10.0/lib64, or, add /usr/local/cuda-10.0/lib64 to /etc/ld.so.conf and run ldconfig as rootTo uninstall the CUDA Toolkit, run the uninstall script in /usr/local/cuda-10.0/bin
//cuda卸载方式
Please see CUDA_Installation_Guide_Linux.pdf in /usr/local/cuda-10.0/doc/pdf for detailed information on setting up CUDA.***WARNING: Incomplete installation! This installation did not install the CUDA Driver. A driver of version at least 384.00 is required for CUDA 10.0 functionality to work.
//这个警告是因为我们没安装cuda推荐的驱动,因为我们已经安装好可驱动,忽略即可
To install the driver using this installer, run the following command, replacing <CudaInstaller> with the name of this run file:sudo <CudaInstaller>.run -silent -driverLogfile is /tmp/cuda_install_23401.log

此时一般nvcc还没有加入全局环境

sudo gedit ~/.bashrc //打开sudo gedit ~/.bashrc添加环境

在.bashrc最后添加:

export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

重新source一下

source ~/.bashrc

验证安装

zhangman@zhangman-G3-3579:~$ nvcc --version  //输入验证命令
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2018 NVIDIA Corporation
Built on Sat_Aug_25_21:08:01_CDT_2018
Cuda compilation tools, release 10.0, V10.0.130//表示成功安装CUDA10.0

最后通过一个cuda程序验证一下,下载地址:
https://github.com/Yannnnnnnnnnnn/cuda_cmakelists
也可从以下csdn分享下载:
https://download.csdn.net/download/qq_42138662/12326279
下载后解压,运行以下命令
make install会报错 make: *** No rule to make target `install’. Stop. 待解决,应该是程序本身问题

cd cuda_cmakelists-master
mkdir build && cd build
cmake ..
make install

运行成功则正确安装

Ubuntu16.04+GTX1060mq(驱动版本430.64)安装CUDA10.0相关推荐

  1. Ubuntu16.04 + GeForce GTX 1080 + Python3.6 安装 CUDA8.0

    torch.cuda.is_available()结果为false: 显卡驱动.cuda.pytorch三个版本对齐: 先从显卡驱动版本找到对应的cuda版本:https://blog.csdn.ne ...

  2. linux卸载cuda10.0,Ubuntu下安装CUDA10.0以及问题

    tensorflow版本与cuda和cudnn的对应关系: 安装一定要查看CUDA要求的linux下的Driver Version,链接网址如下: 在附加驱动中有本机所用的显卡驱动. 提示Incomp ...

  3. linux终端安装cuda,Ubuntu下安装CUDA10.0以及问题

    tensorflow版本与cuda和cudnn的对应关系:https://tensorflow.google.cn/install/source 安装一定要查看CUDA要求的linux下的Driver ...

  4. 机械革命z2 Air(显卡:nvidia1650)安装Ubuntu16.04.5+NVIDIA1650驱动(430.64)

    机械革命z2 Air(显卡:nvidia1650)安装Ubuntu16.04.5+NVIDIA1650驱动(430.64) 1 安装Ubuntu16.04.5系统 2 解决双显卡导致的HDMI无输出问 ...

  5. (已解决)ubuntu16.04 Nvidia驱动安装成功却无法检测到外接显示器

    ubuntu16.04 Nvidia驱动安装成功却无法检测到外接显示器 双系统win10 + ubuntu16.04,Intel集显+Nvidia独显 问题描述: 电脑重新组装过后,windows下连 ...

  6. 工控机 ubuntu16.04 yolov5 cpu版本安装和开发

    工控机 ubuntu16.04 yolov5 cpu版本安装 背景 环境安装 结果 安装过程中yolov5报错: 配合pyrealsense2 做检测 通过二维点获取三维坐标 rospy发送msg 背 ...

  7. ubuntu18.04 64位+GTX1070max-q安装CUDA10.0+CUDNN7.4.2+安装Anaconda3.5.2+PyTorch1.4+torchvision0.5

    文章目录 安装Ubuntu18.04系统 安装nvidia显卡驱动 Ubuntu18.04系统更换国内软件源.显示亮度条.解决ubuntu与win10系统时间差8小时.安装intelligent pi ...

  8. Ubuntu16.04里django的配置和安装

    Ubuntu16.04里django的配置和安装 关于在Ubuntu16.04里django的配置和安装: sudo apt-get install python-pip sudo apt-get i ...

  9. ubuntu16 更新nvidia驱动版本及cuda

    ubuntu16 更新nvidia驱动版本及cuda 一.卸载原始cudnn 10.1 二.卸载原始cuda 10.1 三.卸载原始Nvidia驱动 四 下载新驱动 五 安装新nvidia驱动 六 安 ...

最新文章

  1. 【 Vivado 】使用Vivado设计一个加/减法器的IP核(简洁英文版)
  2. Unable to instantiate application
  3. python核心编程第二版pdf_Python Book电子书pdf版合集 Python核心高级编程第二版
  4. Android的内存优化的几种方案
  5. android double转string_Java 数组转 List 的三种方式及对比
  6. oracle导出一个表数据库,excel怎么导出多个表格数据库数据-一个excel表格中有多个sheet,如何将其导入oracle数......
  7. uva 10723——Cyborg Genes
  8. 最优化学习笔记(四)共轭梯度法
  9. 目标检测第4步:显卡、GPU、CUDA、cuDNN的介绍及如何在Windows 10下安装cuDNN?
  10. 洛谷P2955题解(Java语言描述)
  11. LeetCode-Linked List Cycle II
  12. MySql卸载之后重新安装服务无法启动
  13. Jensen不等式及其应用
  14. cdr添加节点快捷键_【CDR干货】常用cdr快捷键命令汇总,快来收藏!
  15. CarbonData源码浅析一:Create Table
  16. NYOJ54-小明的存钱计划
  17. java 修改图片分辨率_java 修改图片的像素大小,清晰度
  18. 华为虚拟机服务器怎么使用教程,虚拟机装服务器教程
  19. 逃离云端“母体”——虚拟机逃逸
  20. python脚本合并多个pdf文件

热门文章

  1. 1 nrf51822简介
  2. 【腾讯云原生降本增效大讲堂】Kubernetes云上资源的分析与优化
  3. AP Autosar平台设计 5 EM 6SM
  4. ramos一键处理多合一_Primo Ramdisk驱RAMOS一键制作生成工具多合一 V3.2.5版
  5. 【百度网盘AI大赛——表格检测】Mask R-CNN 方案
  6. Vector - CAPL - 获取相对时间函数
  7. Python使用“漫威API”探索漫威宇宙
  8. python脚本怎么运行网页抢座位_某网站抢号脚本(python)
  9. Windows电脑桌面云便签怎么设置已完成效果?
  10. 机器人命题的真伪(1)