1.安装 CUDAToolKit

使用

lspci | grep -i nvidia

列出所有支持的GPU

安装内核开发依赖包：

yum install kernel-devel

查看内核版本号，用来看与开发包版本号是否一致：
uname -r

查看nvida显卡驱动：

cat /proc/driver/nvidia/version

得出：

NVRM version: NVIDIA UNIX x86_64 Kernel Module  510.68.02  Wed Apr 20 21:10:34 UTC 2022
GCC version:  gcc version 9.3.1 20200408 (Red Hat 9.3.1-2) (GCC)

但是NVIDIA驱动与CUDA存在区别：

CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架，也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行，而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用。CUDA的本质是一个工具包（ToolKit）。

CUDA ToolKit的安装：

查看系统属性

uname -m && cat /etc/*release

查看nouveau是否启用，如果启用也应关闭

lsmod | grep nouveau

禁用方法：

touch /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
在blacklist-nouveau.conf中写入：
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
重新生成内核的启动镜像 initramfs 文件包:
sudo dracut --force

由于已安装nvida驱动，故使用如下命令：

find -name nvidia-smi

这里的11.6 指的是可驱动的最高版本。下载 CUDA 的版本应低于11.6

官网搜索，下载CUDA的11.6安装包

https://developer.nvidia.com/cuda-11-6-0-download-archive

得到下述在线安装命令：

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.6.0/local_installers/cuda_11.6.0_510.39.01_linux.run
sudo sh cuda_11.6.0_510.39.01_linux.run

由于宿主机已有nvida驱动，故不再重复安装，选择install。
特别注意安装后的信息：

Driver:   Not Selected
Toolkit:  Installed in /usr/local/cuda-11.6/Please make sure that-   PATH includes /usr/local/cuda-11.6/bin-   LD_LIBRARY_PATH includes /usr/local/cuda-11.6/lib64, or, add /usr/local/cuda-11.6/lib64 to /etc/ld.so.conf and run ldconfig as rootTo uninstall the CUDA Toolkit, run cuda-uninstaller in /usr/local/cuda-11.6/bin
***WARNING: Incomplete installation! This installation did not install the CUDA Driver. A driver of version at least 510.00 is required for CUDA 11.6 functionality to work.
To install the driver using this installer, run the following command, replacing <CudaInstaller> with the name of this run file:sudo <CudaInstaller>.run --silent --driver

加入到:

export PATH=/usr/local/cuda-11.6/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.6/lib64

2.安装cudnn库

只要把cuDNN文件复制到CUDA的对应文件夹里就可以，即是所谓插入式设计，把cuDNN数据库添加CUDA里，cuDNN是CUDA的扩展计算库，不会对CUDA造成其他影响。（cuDNN的安装过程实际上是把cuDNN的头文件复制到CUDA的头文件目录里面去；把cuDNN的库复制到CUDA的库目录里面去。）
下载路径：

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse811-111

根据系统，下载：

下载需注册一个账号。
解压

tar -xvf /root/cudaToolKit/cudnn-linux-x86_64-8.6.0.163_cuda11-archive.tar.xz

将安装目录复制过去：

# 复制cudnn头文件
sudo cp /root/cudaToolKit/cudnn-linux-x86_64-8.6.0.163_cuda11-archive/include/* /usr/local/cuda-11.6/include/
# 复制cudnn的库
sudo cp /root/cudaToolKit/cudnn-linux-x86_64-8.6.0.163_cuda11-archive/lib/* /usr/local/cuda-11.6/lib64/
# 添加可执行权限
sudo chmod +x /usr/local/cuda-11.6/include/cudnn.h
sudo chmod +x /usr/local/cuda-11.6/lib64/libcudnn*

输入此命令检查安装是否成功：

cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

安装成功。

3.安装tensorRT8
下载地址：

https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-8x-download

使用wget的下载方式是：

右键复制下载链接，并在wget添加命令参数，表示接受协议，最终下载内容为：

wget --no-check-certificate --no-cookies --header "Cookie: oraclelicense=accept-securebackup-cookie" https://developer.download.nvidia.cn/compute/machine-learning/tensorrt/secure/8.5.1/tars/TensorRT-8.5.1.7.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.8.cudnn8.6.tar.gz?_zCOrsELfKMlBKtgCVxzU4PbVXUOkaAE74UcV9Yzar-gQ0s8Tb4qAdKebPQSpE2xHxloxi4REGmH_0-s5kEsBF9DPzIl-a9BY0DhqxP2hMIiqonMLYN4oL0fR_EgomfznX8OvnNc5gV7YFgtvaA

Redirecting output to ‘wget-log.1’.
查看下载进度方式为

tail -f wget-log.1

下载完后解压：

tar -xvf TensorRT-8.5.1.7.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.8.cudnn8.6.tar.gz?_zCOrsELfKMlBKtgCVxzU4PbVXUOkaAE74UcV9Yzar-gQ0s8Tb4qAdKebPQSpE2xHxloxi4REGmH_0-s5kEsBF9DPzIl-a9BY0DhqxP2hMIiqonMLYN4oL0fR_EgomfznX8OvnNc5gV7YFgtvaAQKRSiztO4cHyf57QaOdTSckrG6rgH

安装完成，其目录为：
/usr/local/tensorRt8Target/TensorRT-8.5.1.7

3.附录：关于CUDA

尽量将显卡驱动升级到新的，因为显卡驱动向下兼容cuda驱动
CUDA: 其中一种理解是它是一种编程语言（像c++,python等，只不过它是专门用来操控GPU的）
cudnn: 这个其实就是一个专门为深度学习计算设计的软件库，里面提供了很多专门的计算函数
CUDAToolkit：这是我们真正需要首先安装的工具包，所谓的装cuda首先指的是它
内含：
（1）nvidia-smi
nvidia-smi全程是NVIDIA System Management Interface ，它是一个基于前面介绍过的NVIDIA Management Library(NVML)构建的命令行实用工具，旨在帮助管理和监控NVIDIA GPU设备。
（2）nvcc其实就是CUDA的编译器,可以从CUDA Toolkit的/bin目录中获取,类似于gcc就是c语言的编译器。

CUDA有两个主要的API：runtime(运行时) API和driver API。这两个API都有对应的CUDA版本（如9.2和10.0等）。用于支持driver API的必要文件(如libcuda.so)是由GPU driver installer安装的。nvidia-smi就属于这一类API。cuda-drive随着驱动安装.so文件，而cuda.h来源自cudatoolkit。如果driver API和runtime API的CUDA版本不一致可能是因为你使用的是单独的GPU driver installer，而不是CUDA Toolkit installer里的GPU driver installer。

4.英伟达GPU相关术语

gpu架构：Tesla、Fermi、Kepler、Maxwell、Pascal
注：gpu架构指的是硬件的设计方式，例如流处理器簇中有多少个core、是否有L1 or L2缓存

芯片型号：GT200、GK210、GM104、GF104等

显卡系列：GeForce、Quadro、Tesla
注：而显卡系列在本质上并没有什么区别，只是NVIDIA希望区分成三种选择，GeFore用于家庭娱乐，Quadro用于工作站，而Tesla系列用于服务器。

GeForce显卡型号：G/GS、GT、GTS、GTX
越往后性能越好，时钟频率越高显存越大，即G/GS<GT<GTS<GTX。

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【centos】安装nvida CUDA平台附带安装cudnn库及TensorRT8

目录

1.安装 CUDAToolKit

2.安装cudnn库

3.附录：关于CUDA

4.英伟达GPU相关术语

【centos】安装nvida CUDA平台附带安装cudnn库及TensorRT8相关推荐

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