ESXI 6.7 环境 centos7.6 虚拟机安装tesla k80 显卡驱动失败问题解决

ESXI 6.7 环境 16.04虚拟机安装tesla k80 一切正常，但虚拟机重装了centos7.6后，驱动一直安装失败，报错如下：

换了多个驱动版本，问题依然存在。安装时指定 --no-kernel-module-source选项，仍然找不到显卡，不能和显卡通信。

后来解决方法如下 :

按常规设置新建虚拟机，添加PCI设备，如下图

坑1：无法打开虚拟机 CentOS 7 K80 的电源。内存设置无效: 内存预留 (sched.mem.min) 应该等于内存大小 (16384)。单击此处了解更多详细信息。

解决方法：打勾☑️ 预留所有客户机内存（全部锁定）即可

坑2：无法打开虚拟机 CentOS 7 K80 的电源。模块“DevicePowerOn”打开电源失败。单击此处了解更多详细信息。

这个问题折腾了我一阵子，有几个地方要改：

1、物理机 (Dell R710) BIOS 中启用大于4G的内存映射 (Memory Mapped IO >4GB)，这里就不弄图了，搜一下吧！
2、编辑虚拟机 - 虚拟机选项 - 引导选项 - 固件 - EFI (默认为 BIOS)，此处一定注意！！！
3、编辑虚拟机 - 虚拟机选项 - 高级 - 配置参数 - 编辑配置... -- 点2次左上角的 [添加参数]，此时会在列表的尾部会出现 2 条显示为 “单击以编辑键” 条目，如图：

   4、配置hypervisor.cpuid.v0健值为 FALSE
   5、配置 pciPassthru.use64bitMMIO 健值为 TRUE
   6、配置 pciPassthru.64bitMMIOSizeGB 键值为 48 ，这里的数值需要用GPU内存进行计算，我大致理解为直通GPU的内存乘以四，我的卡为双路12G ，映射一路，12*4 = 48，所以这里我写了48，如果理解有误，请大家联系我更正。
   7、以上配置参考来源于 https://octo.vmware.com/enable-compute-accelerators-vsphere-6-5-machine-learning-hpc-workloads/
   8、配好后像这样

经过以上配置，成功配置Nvidia Tesla K80 的直通

下面开始安装显卡驱动。

安装依赖库

    yum -y install gccyum -y install epel-releaseyum -y install --enablerepo=epel dkms

安装kernel-devel

    yum install kernel-develyum install kernel-headers

系统名

uname -r

对应版本

yum list | grep kernel-devel

检查nouveau驱动

lsmod | grep nouveau

禁用nouveau驱动

修改/usr/lib/modprobe.d/dist-blacklist.conf文件，加入一行并保存

    #nvidia driverblacklist nouveauoptions nouveau modeset=0

备份\重建原来的镜像文件

    mv     /boot/initramfs-$(uname -r).img /boot/initramfs-$(uname -r).img.bakdracut /boot/initramfs-$(uname -r).img $(uname -r)

重启

安装NVIDIA驱动

    ./NVIDIA-Linux-x86_64-440.82.run --no-opengl-files --kernel-source-path=/usr/src/kernels/3.10.0-1160.2.2.el7.x86_64

检查驱动情况

nvidia-smi

一切正常！！！

安装cuda10.1
sudo ./cuda_10.1.105_418.39_linux.run
不要安装driver
打开主目录下的 .bashrc文件添加如下路径
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-10.1/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-10.1/bin
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-10.1
source ~/.bashrc

安装cudnn7.6.5
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
sudo ln -sf /usr/local/cuda-10.1/lib64/libcudnn.so.7.6.5 /usr/local/cuda-10.1/lib64/libcudnn.so.7

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