GPU做深度学习比CPU要快很多倍，用Ubuntu跑也有一定的优势，但是安装Nvidia驱动有很多坑

Ubuntu版本：22.04.3 LTS

分区： /boot分配 1G ，剩下都分给根目录/

显卡：GTX 1050 Ti

坑1：用Ubuntu自带的 Additional Drivers可能会出问题，应该从官网下载驱动文件

坑2：用deb文件安装可能会出问题，最好用.run文件安装

0. 卸载自带驱动

删除自带的驱动

sudo apt purge nvidia*

禁用开源驱动nouveau

sudo vi /etc/modprobe.d/blacklist.conf

在尾部添加两行：

blacklist nouveau

options nouveau modeset=0

保存后更新一下，并重启系统

sudo update-initramfs -u

reboot

正式开始安装前，安装一下所需的软件包(可能需要)：

sudo apt update

sudo apt install build-essential

sudo apt install python3-pip

pip3 config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

1. 安装Nvidia显卡驱动

下载驱动安装文件NVIDIA-Linux-x86_64-535.113.01.run

下载地址：https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/

535.113(linux runfile)下载地址：https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/results/211913/

进入黑屏文本终端（关闭图形界面）

sudo telinit 3

输入用户名密码登录，然后结束桌面服务

sudo service gdm3 stop

进入.run下载好的目录

chmod +x *.run

sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-535.113.01.run

根据提示安装，如果出现错误，到网上搜索，安装成功后reboot

重启后通过 nvidia-smi 查看驱动是否装好

2. 安装CUDA

由于Pytorch需要CUDA11.8（https://pytorch.org/），因此装CUDA11

如果需要其他版本CUDA，也可以通过下面的链接找安装包

CUDA下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

CUDA11.8下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-11-8-0-download-archive?target_os=Linux

最后一个Installer Type一定要选 runfile deb文件安装可能是坑

进入.run 下载好的目录

chmod +x *.run

sudo ./cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run

需要注意的是，安装CUDA过程中，如果出现 Install NVIDIA ...... Driver for linux ...?的提示，一定要输入N，否则之前安装的显卡驱动会被覆盖

最后，vi ~/.bashrc 在尾部添加三行：

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.8/lib64

export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-11.8/bin

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.8

保存后source .bashrc应用

然后输入nvcc --version 试一下，有提示版本就对了

3. 安装cudnn_linux

cudnn下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

下载cudnn-linux-x86_64-8.9.4.25_cuda11-archive.tar.xz以后， 解压到一个目录，进入这个目录后执行：

sudo cp cuda/include/cudnn* /usr/local/cuda/include/

sudo cp cuda/lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/

sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*

sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

4. 安装Pytorch、Tensorflow测试

安装pytorch

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

安装tensorflow

pip3 install --upgrade tensorflow

跑个代码试一试：

import time

import torch

A = torch.ones(5000, 5000).to('cuda')

B = torch.ones(5000, 5000).to('cuda')

startTime2 = time.time()

for i in range(100):

C = torch.matmul(A, B)

endTime2 = time.time()

print('gpu计算总时长:', round((endTime2 - startTime2) * 1000, 2), 'ms')