【Linux更新驱动、cuda和cuda toolkit】

1. 更新显卡驱动

1.1. 查看当前显卡驱动版本

nvidia-smi -a

可以看到目前的显卡驱动是418.74,CUDA Driver是10.1,显卡是2080Ti。

1.2. 删除原始显卡驱动

sudo nvidia-uninstall

遇到选项一路回车就行。

1.3. 删除CUDA Toolkit

找到你安装cuda toolkit的位置

cd /usr/local/cuda-10.1/bin/
sudo ./cuda-uninstaller

都删除了

删除cuda toolkit文件夹:

rm -r /usr/local/cuda-10.1/

1.4. 在NVIDIA官网找到2080Ti对应的最新驱动程序

NVIDIA官网
按照我的版本信息选择相应的版本

下载最新版本驱动:

将下载的‘NVIDIA-Linux-x86_64-550.54.14.run’放在服务器某路径下:

cd /root/nvidia-driver-550.54.14/
sh NVIDIA-Linux-x86_64-550.54.14.run

一路选择继续安装,安装好之后重启:

sudo reboot

重启后查看:

nvidia-smi

可以看到driver和CUDA Version都更新到最新了。

2. 更新CUDA Toolkit

CUDA主要有两个API:runtime API(nvcc -V)、driver API(nvidia-smi)

nvidia-smi属于driver API、nvcc属于runtime API。
用于支持driver API的必要文件(如libcuda.so)是由GPU driver installer安装的。
用于支持runtime API的必要文件(如libcudart.so以及nvcc)是由CUDA Toolkit installer安装的。
(如果只安装driver API,不安装runtime API(cuda toolkit),也能正常使用pytorch,但涉及到一些需要编译安装的更底层的工具,比如apex、deepspeed,就会报错,这时还需要床runtime API,不如直接全装了。)

2.1. 下载CUDA Toolkit

这里下载对应CUDA Driver Version版本的CUDA Toolkit Version(根据你的环境自己选):

mkdir /root/cuda-toolkit-12.1/
cd /root/cuda-toolkit-12.1/
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.1.1/local_installers/cuda_12.1.1_530.30.02_linux.run

2.2. 安装.run

sudo sh cuda_12.1.1_530.30.02_linux.run

注意:由于已经有CUDA Driver12.4了,因此在安装过程中不需要勾选CUDA Driver。

2.3. 添加环境变量

export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-12.1/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-12.1/lib64

当然,如果你之前安装过CUDA Toolkit,需要先删除环境变量P A T H 和 PATH和PATH和LD_LIBRARY_PATH中的地址,具体操作参考:Linux修改环境变量中的“修改方法二”。

2.4. 检查是否安装好了

nvcc -V

完成!

 

版权声明:
作者:SE_Meng
链接:https://www.cnesa.cn/2184.html
来源:CNESA
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【Linux更新驱动、cuda和cuda toolkit】
1. 更新显卡驱动 1.1. 查看当前显卡驱动版本 nvidia-smi -a 可以看到目前的显卡驱动是418.74,CUDA Driver是10.1,显卡是2080Ti。 1.2. 删除原始显卡驱动 sud……
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