前言

GeForce RTX 3090是最新显卡,CUDA支持也只支持到最新版本11.0及以上。本文记录了GeForce RTX 3090安装驱动和CUDA11.1、cuDNN等过程,CUDA11.1和cuDNN与CUDA10.1及以前的安装过程略有不同。

----------软硬件信息------------操作系统:Ubuntu20.04显卡:GeForce RTX 3090
------------------------------

一、安装Nvidia驱动

根据显卡型号3090,去官网下载相应的驱动,我下载的是NVIDIA-Linux-x86_64-460.32.03.run。

  1. 删除原有的NVIDIA驱动程序

    sudo apt-get remove –purge nvidia*
    
  2. 进入电脑的BIOS,把Security Boot设置为Disabled
    如果没有禁用secure boot,可能会导致Nvidia驱动安装不正常。BIOS在开机之前的界面(一般长按F12)进入。

  3. 禁用nouveau
    默认情况下,Ubuntu采用开源的nouveau驱动程序作为Nvidia显卡的驱动,需要将其禁用
    打开编辑配置文件:

    sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf
    

    在最后一行添加:

    blacklist nouveau
    

    这一条是用来禁用nouveau驱动,之后也不需要改回来。
    由于nouveau是构建在内核中的,所以要执行下面命令生效:

    sudo update-initramfs -u
    
  4. 重启

    reboot
    

    重启之后,可以看nouveau有没有运行:

    lsmod | grep nouveau
    

    没有任何输出代表禁用生效了。

  5. 给驱动文件增加可执行权限:

    sudo chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-460.32.03.run
    

    安装:

    sudo sh ./NVIDIA-Linux-x86_64-460.32.03.run –no-x-check –no-nouveau-check –no-opengl-files
    

    安装完成后重启,使用nvidia-smi验证是否安装成功。

二、安装CUDA

下载需要的CUDA版本文件,这里可以选择CUDA11.0或者11.1,推荐下载11.1版本cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run。11.0版本可以下载cuda_11.0.2_450.51.05_linux.run。

  1. 安装:

    sudo sh cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run
    
  2. 在.bashrc中添加以下路径后source ~/.bashrc:

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

    cuda在安装后一般会默认创建软链接在 /usr/local/cuda/ 路径下。

3. 安装cuDNN

下载CUDA对应的cuDNN。CUDA11.1下载cudnn-11.1-linux-x64-v8.0.4.30.tgz,11.0版本下载cudnn-11.0-linux-x64-v8.0.3.33.tgz。

  1. 解压

    tar -zxvf cudnn-11.1-linux-x64-v8.0.4.30.tgz
    
  2. 将相关文件复制到CUDA路径

    sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-11.1/include/

    sudo cp cuda/include/* /usr/local/cuda-11.1/include/
    sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-11.1/lib64/
    sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.1/include/cudnn.h
    sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.1/lib64/libcudnn*
    
  3. 重建软链接

    cd /usr/local
    sudo rm -rf cuda #删除之前创建的软链接
    sudo ln -s cuda-11.1 cuda #重建软链接
    

四、环境验证

安装pytorch等深度学习环境,测试CUDA是否可用。

参考资料

[1] NVIDIA驱动官网
[2] CUDA Archive
[3] cuDNN Archive
[4] cuda11.1 + cuDNN v8.0.4 for CUDA 11.1 配置流程
[5] Ubuntu18.04上外接显卡扩展坞安装Nvidia驱动和CUDA10.0及cuDNN
[6] Ubuntu18.04安装多个CUDA

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