导读 本文介绍如何在Ubuntu 20.04 操作系统中禁用nouveau驱动，并安装Nvidia Tesla V100型号GPU的驱动，并安装CUDA11.6和cuDNN。
安装Ubuntu 20.04.3 LTS版本

安装Ubuntu 20.04按照安装提示，仔细选择每一项，基本默认即可。

系统中查看GPU信息

系统安装完成之后，进入系统，使用lspci 查询一下GPU是否存在、型号信息是什么。

bpang@bobpang:~$ sudo lspci |grep -i nvidia
2f:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation GV100GL [Tesla V100 PCIe 16GB] (rev a1)
86:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation GV100GL [Tesla V100 PCIe 16GB] (rev a1)
下载NVIDIA Tesla V100驱动

通过lspci查询到GPU的型号之后，访问官网nvidia.com下载驱动程序可以按照如下选择，选择产品类型、系列、型号、然后根据自己的操作系统来选择。
注意：如果操作系统是Linux，尽量选择Linux 32-bit/Linux 64-bit，不需要选择详细的Linux发行版本。测试是发现选择详细的Linux发行版本，安装驱动之后，找不到nvidia-smi。

安装gcc等依赖包

当安装GPU驱动时，提示缺少相关的依赖包，在此，我们需要提前安装相关的依赖包，目前需要用到的是gcc , g++ , make ：

bpang@bobpang:~$ sudo apt install gcc g++ make
屏蔽nouveau开源版本的GPU驱动

当系统安装完成之后，会安装系统开源的NVIDIA驱动版本，名称为nouveau。下面将屏蔽该驱动。
首先，创建/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf文件，

bpang@bobpang:~$ sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

将下面内容添加进去：

blacklist nouveau
blacklist lbm-nouveau
options nouveau modeset=0
alias nouveau off
alias lbm-nouveau off

创建/etc/modprobe.d/nouveau-kms.conf文件，将options nouveau mdeset=0添加进去：

bpang@bobpang:~$ echo options nouveau modeset=0 | sudo tee -a /etc/modprobe.d/nouveau-kms.conf

更新一下initramfs：

bpang@bobpang:~$ sudo update-initramfs -u

重启服务器：

bpang@bobpang:~$ sudo reboot

查看nouveau模块是否加载，不显示的话就表示已经禁用：

bpang@bobpang:~$ sudo lsmod | grep nouveau

安装NVIDIA GPU驱动

安装下载的GPU驱动：NVIDIA-Linux-x86_64-510.47.03.run ，目前驱动版本为：510.47.03，如下执行该驱动文件，即可安装。

bpang@bobpang:~$ ./ NVIDIA-Linux-x86_64-510.47.03.run

安装完成之后，可以使用lspci看到GPU的驱动信息：

使用nvidia-smi命令查看GPU的信息

bpang@bobpang:~$  nvidia-smi

安装CUDA 11.6

访问nvidia官网，下载CUDA，cuda的链接为：//developer.nvidia.com/cuda-downloads
选择runfile文件来安装。

bpang@bobpang:~$  wget //developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.6.0/local_installers/cuda_11.6.0_510.39.01_linux.run
bpang@bobpang:~$  sudo sh cuda_11.6.0_510.39.01_linux.run

如下图，Driver选项不要勾选了，前面已经安装GPU驱动了。


创建环境变量，编辑~/.bashrc文件：

bpang@bobpang:/data/cuda$ vim ~/.bashrc

将下面命令追加到文件最后面：

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.6/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

为nvcc命令创建一个软连接到/usr/bin目录：

bpang@bobpang:/data/cuda$ sudo ln -s /usr/local/cuda/bin/nvcc /usr/bin/nvcc

使用nvcc命令查看cuda的版本：

bpang@bobpang:/data/cuda$ nvcc --version

验证CUDA是否安装成功

下载CUD实例文件。因为CUDA 11.6版本中 /usr/local/cuda/samples里面没有实例文件，只有一个README文件，内容中告诉你需要从github下载，因为github太慢，所以从gitee中下载实例文件：

bpang@bobpang:~$ git clone //gitee.com/liwuhaoooo/cuda-samples.git
bpang@bobpang:~$ mv cuda-samples/Samples/* /usr/local/cuda/samples/*
bpang@bobpang:~$ cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery
$ sudo make
$ ./deviceQuery


安装cuDNN

//developer.nvidia.com/cudnn 从官网下载cudnn


下载的文件名为：cudnn-linux-x86_64-8.3.2.44_cuda11.5-archive.tar.xz
文件拷贝到服务器。然后安装：

bpang@bobpang:/data$ tar xvf cudnn-linux-x86_64-8.3.2.44_cuda11.5-archive.tar.xz
bpang@bobpang:~$ cd /usr/local/cuda
bpang@bobpang:/usr/local/cuda$ sudo cp -p /data/cudnn-linux-x86_64-8.3.2.44_cuda11.5-archive/include/cudnn*.h include/
bpang@bobpang:/usr/local/cuda$ sudo cp -p /data/cudnn-linux-x86_64-8.3.2.44_cuda11.5-archive/lib/libcudnn* lib64/
bpang@bobpang:~$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.6/include/cudnn.h
bpang@bobpang:~$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.6/lib64/libcudnn*

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