CentOS 7 安装 NVIDIA 显卡驱动和 CUDA Toolkit

SE_You • 2022-05-24 • CentOS • 45 阅读

此教程是介绍于 CentOS 7 以上的 Linux 系统中安装 NVIDIA 显卡驱动和 CUDA Toolkit 。此文中以 CentOS 7.4 64 bit 为例，显卡型号为 NVIDIA Tesla P4，CUDA 9.0，所有操作在终端以 root 身份运行。

1 先安装好 Linux CentOS 7.4 操作系统，建议直接 minimal installation，也就是大部分包都不安装，桌面也不需要。

2 查看系统内核版本

# uname -r
3.10.0-693.el7.x86_64 ; 不同操作系统的内核版本会不一样，最好记住它
# df ; 确认 boot 目录的空间不少于 300 MB

3 屏蔽 nouveau 驱动

nouveau 是系统自带的一个显示驱动程序，需要先将其禁用，然后再进行下一步操作，否则在安装显卡驱动时，会提示：You appear to be running an X server …，然后安装失败。分别打开如下两个文件（如果没有就创建一个），并在其中输入如下两句，然后保存。

# vim /etc/modprobe.d/nvidia-installer-disable-nouveau.conf
# vim /lib/modprobe.d/nvidia-installer-disable-nouveau.conf
...
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0

或者直接运行 NVIDIA 显卡驱动安装包（*.run），会出现提示：One or more modprobe configuration files to disable Nouveau have been written … 点击 OK 之后，会自动在指定位置创建好禁用 nouveau 驱动的文件，这样就不需要再手动添加。

4 重做 initramfs 镜像

这一步需要确保 boot 文件目录的空间足够，否则会失败。建议大于 400 MB

# cp /boot/initramfs-$(uname -r).img /boot/initramfs-$(uname -r).img.bak
# dracut /boot/initramfs-$(uname -r).img $(uname -r)
# rm /boot/initramfs-$(uname -r).img.bak ; 这一步可不执行

5 重启

如果之前在图形界面操作，需要改为终端模式，runlevel 改为 3

# systemctl set-default multi-user.target
# init 3
# reboot

6 预安装组件

预安装一些必需的组件，需要联网

# yum install gcc kernel-devel kernel-headers

7 安装 NVIDIA 官方驱动

NVIDIA 官网的显卡驱动下载，很方便

执行如下的安装步骤，必需指定 kernel source path，否则会报错；kernel 的版本和系统内核有关，可能会有差别

# cd /to/your/directory/ ; 跳转到驱动所在的目录
# ./NVIDIA-Linux-x86_64-384.81.run --kernel-source-path=/usr/src/kernels/3.10.0-693.5.2.el7.x86_64  -k $(uname -r)

执行后，开始解压驱动包，进入安装步骤，可能中间会出现一些警告，但是不影响

Verifying archive integrity... OK
Uncompressing NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 384.81.......................................
..................................................................
..................................................................

许可证 -accept

安装 32 位兼容库 -yes

安装速度很快

安装顺利完成

8 检查驱动安装情况

执行如下两条语句，如果出现显卡的型号信息，说明驱动已经安装成功。

# lspci |grep NVIDIA
03:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation GP104GL [Tesla P4] (rev a1)
# nvidia-smi
Sun Nov 19 10:49:31 2017
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 384.81                 Driver Version: 384.81                    |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  Tesla P4            Off  | 00000000:03:00.0 Off |                    0 |
| N/A   37C    P0    23W /  75W |      0MiB /  7606MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |
|=============================================================================|
|  No running processes found                                                 |
+-----------------------------------------------------------------------------+

9 安装 CUDA Toolkit

在 NVIDIA 官网下载对应的安装文件，建议选择 *.run 文件，用本地安装的方式

本文使用的是 cuda_9.0.176_384.81_linux.run，接下来进行安装

# ./cuda_9.0.176_384.81_linux.run
...
Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver ... -no ; 不需要再安装显卡驱动
Install OpenGL ... -no                             ; 这个组件一定不要安装，如果出现选择，选 No
Install CUDA 9.0 Toolkit ... -yes
Toolkit location /usr/local/cuda-9.0 ... [Enter]   ; 默认安装位置即可
Install a symbolic link at ... -yes
Install CUDA 9.0 Samples ... -yes                  ; 安装一些例程
Enter CUDA Samples Location ... [Enter]            ; 默认安装位置
...
Finished 
Driver : Not Selected
Toolkit : Installed in /usr/local/cuda-9.0
Samples : Installed in /root, but missing recommended libraries
***WARNING: Incomplete installation!

出现警告，安装不完全，但是没有影响。

10 配置环境变量

不需要具体指定 cuda 版本号，系统已经建立了一个链接 cuda -> cuda-9.0

# vim /etc/profile
...
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
# source /etc/profile ; 使环境变量立即生效

11 CUDA 测试

首先，测试 cuda, nvcc 命令是否可用

# cuda ; 按两下 tab 键
cudafe                       cuda-gdb                     cuda-install-samples-9.0.sh
cudafe++                     cuda-gdbserver               cuda-memcheck
# nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2017 NVIDIA Corporation
Built on Fri_Sep__1_21:08:03_CDT_2017
Cuda compilation tools, release 9.0, V9.0.176

接下来，用 cuda 例程测试，找到例程的安装目录，默认在 /root 下

# cd /root/NVIDIA_CUDA-9.0_Samples
# ll
drwxr-xr-x. 50 root root  4096 Nov 18 10:12 0_Simple
drwxr-xr-x.  7 root root   120 Nov 18 10:12 1_Utilities
drwxr-xr-x. 12 root root   221 Nov 18 10:12 2_Graphics
drwxr-xr-x. 22 root root  4096 Nov 18 10:12 3_Imaging
drwxr-xr-x. 10 root root   209 Nov 18 10:12 4_Finance
drwxr-xr-x. 10 root root   150 Nov 18 10:12 5_Simulations
drwxr-xr-x. 34 root root  4096 Nov 18 10:12 6_Advanced
drwxr-xr-x. 38 root root  4096 Nov 18 10:12 7_CUDALibraries
drwxr-xr-x.  3 root root    20 Nov 18 10:24 bin
drwxr-xr-x.  6 root root    71 Nov 18 10:12 common
-rw-r--r--.  1 root root 81262 Nov 18 10:12 EULA.txt
-rw-r--r--.  1 root root  2652 Nov 18 10:12 Makefile

只需要挑选其中的几个进行测试即可，比如

# cd 1_Utilities/deviceQuery
# make
# ./deviceQuery
./deviceQuery Starting...

CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)

Detected 1 CUDA Capable device(s)

Device 0: "Tesla P4"
  CUDA Driver Version / Runtime Version          9.0 / 9.0
  CUDA Capability Major/Minor version number:    6.1
  Total amount of global memory:                 7606 MBytes (7975862272 bytes)
  (20) Multiprocessors, (128) CUDA Cores/MP:     2560 CUDA Cores
  GPU Max Clock rate:                            1114 MHz (1.11 GHz)
  Memory Clock rate:                             3003 Mhz
  Memory Bus Width:                              256-bit
...

如果在 make 编译步骤出现 g++ … error，只需要再升级一下 gcc 即可， yum install gcc .
至此，CUDA Toolkit 已经安装完成。

12 安装桌面环境

为了方便调试，安装桌面环境。如果系统是最小安装，则需要下载很多组件，建议使用国内的高速源

# yum grouplist ; 确认桌面组件的名称
...
GNOME Desktop
...
KDE Plasma Workspaces
...
# yum groupinstall "GNOME Desktop" 或 yum groupinstall "KDE Plasma Workspaces" ; 两种桌面任选一种
# systemctl set-default graphical.target
# init 5 ; 执行之后，桌面会启动

安装 VNC server 远程桌面

# yum install tigervnc-server
# vncserver ; 创建远程桌面
# vncserver -kill :id ; 关闭远程桌面

（可选）

关闭防火墙，firewall 可能会阻挡 vncserver 连接

# systemctl stop firewalld.service
# systemctl disable firewalld.service

对应两句，开启防火墙

# systemctl start firewalld.service
# systemctl enable firewalld.service

网络配置

# vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-enp1s0   ；可能为enp2s0
TYPE=Ethernet
PROXY_METHOD=none
BOOTPROTO=none
DEFROUTE=yes
IPV4_FAILURE_FATAL=yes
...
NAME=enp2s0f0
UUID=0e9f6109-941c-4115-99cf-97e468ea8992
DEVICE=enp2s0f0
ONBOOT=yes
IPADDR=10.13.**.***
PREFIX=24
GATEWAY=10.13.**.1
DNS1=10.10.0.**
# systemctl restart network

修改主机名

# hostnamectl
# hostnamectl --transient set-hostname [newHostName]
# hostnamectl --static set-hostname [newHostName]
# hostnamectl

教程结束

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作者：SE_You
链接：https://www.cnesa.cn/477.html
来源：CNESA
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CentOS 7 安装 NVIDIA 显卡驱动和 CUDA Toolkit

此教程是介绍于 CentOS 7 以上的 Linux 系统中安装 NVIDIA 显卡驱动和 CUDA Toolkit 。此文中以 CentOS 7.4 64 bit 为例，显卡型号为 NVIDIA Tesla P4，CUDA 9……

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CentOS 7 安装 NVIDIA 显卡驱动和 CUDA Toolkit

1 先安装好 Linux CentOS 7.4 操作系统，建议直接 minimal installation，也就是大部分包都不安装，桌面也不需要。

2 查看系统内核版本

3 屏蔽 nouveau 驱动

4 重做 initramfs 镜像

5 重启

6 预安装组件

7 安装 NVIDIA 官方驱动

8 检查驱动安装情况

9 安装 CUDA Toolkit

10 配置环境变量

11 CUDA 测试

12 安装桌面环境

（可选）

关闭防火墙，firewall 可能会阻挡 vncserver 连接

网络配置

修改主机名

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