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目前，大多情況下，能搜到的基本上都ubuntu 14.04.或者是Ubuntu 16.04的操作系統(tǒng)安裝以及GPU 環(huán)境搭建過程，本文就目前自身實驗室環(huán)境進行分析，總結(jié)一下安裝過程。
1.實驗室硬件配置（就需要而言）：
- GPU: GeForce titan xp 12G 顯存
- 內(nèi)存： 64G
- 硬盤 ：512 SDD +2T 機械
- 主板： 微星 x299 SLI PLUS
就配置而言，唯一有遺憾的就是主板，微星主板安裝Ubuntu 各種報小毛病，打電話給微星客服，客服說，這塊主板供應(yīng)商只在Window 10 環(huán)境下進行過測試，但是，Linux 系統(tǒng)，不知道行不行得通，讓我自己想辦法解決，-_-|| 。 此處還是建議要采購設(shè)備的主板選擇技嘉或者華碩的，注意看主板是否支持安裝Linux操作系統(tǒng)。
2 .Ubuntu 18.04 系統(tǒng)安裝
首先，建議制作U盤啟動盤進行安裝，安裝時需要設(shè)定主板 grub+legacy方式（重啟進bios，boot項里面的），本人在安裝系統(tǒng)時，嘗試安裝了各種版本的Ubuntu系統(tǒng)，包括14.01、14.03、16.01、16.03、16.04，均未成功，所有的問題，都是，系統(tǒng)安裝到一半，直接就報錯，無法安裝，在網(wǎng)上查找了許久，據(jù)說是顯卡的問題導致的，有相關(guān)文檔說，18.04版本可以避免這個問題。于是，嘗試安裝Ubuntu 18.04版本，OK ，進行安裝配置。安裝成功。
大家在安裝好系統(tǒng)后，要記得更新源。
3.安裝GPU（針對Ubuntu 18.04）
進入系統(tǒng)后，系統(tǒng)默認是使用主板上的集成顯卡，那么，我們需要做的事就是安裝上自己的獨立顯卡，也就是titan xp的驅(qū)動。
此處給大家示范其中一個方法（自己的顯卡對應(yīng)自己的信息，以下只是示例）：
具備條件：root權(quán)限進行操作
修改root密碼：
$ sudo passwd 輸入兩次新密碼
$ su root 登陸 root賬戶
顯卡驅(qū)動安裝：
step .1：首先，檢測你的NVIDIA圖形卡和推薦的驅(qū)動程序的模型。執(zhí)行命令：
$ ubuntu-drivers devices
輸出結(jié)果為：
== /sys/devices/pci0000:00/0000:00:01.0/0000:01:00.0 ==
modalias : pci:v000010DEd00001180sv00001458sd0000353Cbc03sc00i00
vendor : NVIDIA Corporation
model : GK104 [GeForce GTX 680]
driver : nvidia-304 - distro non-free
driver : nvidia-340 - distro non-free
driver : nvidia-384 - distro non-free recommended
driver : xserver-xorg-video-nouveau - distro free builtin
== cpu-microcode.py ==
driver : intel-microcode - distro free
從中可以看到，這里有一個設(shè)備是GTX 680 ，對應(yīng)的驅(qū)動是NVIDIA -304,340,384 ，而推薦是安裝384版本的驅(qū)動。
step.2，安裝驅(qū)動
你可以選擇，安裝所有推薦的驅(qū)動，如下命令
$ sudo ubuntu-drivers autoinstall
你也可以選擇，只安裝其中一個驅(qū)動，命令如下
$ sudo apt install nvidia-340
OK 驅(qū)動安裝完成，重新啟動，查看系統(tǒng)配置---》詳細信息---》關(guān)于 ，圖形處理是否對應(yīng)于自己的獨立顯卡。
4.安裝CUDA（針對18.04）
安裝CUDA 這里需要注意;
咱們需要根據(jù)cuDNN 來選擇，如圖，首先，cuda只能支持17.04,16.04的ubuntu 下載安裝，但，實際上，有點類似于word一樣（高版本word能打開低版本的word文件 .）18.04版本的系統(tǒng)，能夠安裝16.04版本對應(yīng)的CUDA。
目前cuda 最高版本為9.2，且只支持 16.04,17.04 這兩個系統(tǒng)，而且，我們安裝完CUDA 之后還需要安裝cuDNN。
那么cuDNN 的版本又有什么選擇呢，如下
首先，根據(jù)cuDNN 的版本，目前，較為完善的，是cuDNN v7.0.5 ,其適用于 CUDA 9.1 版本，所以，咱們在選擇安裝cuda的時候，選擇 CUDA 9.1。下載地址
按下圖進行選擇
對應(yīng)的有一下四個文件，需要統(tǒng)統(tǒng)下載，第一個是主文件，后3個相當于補丁。
開始安裝：
step .1 GCC 降級
由于CUDA 9.0僅支持GCC 6.0及以下版本，而Ubuntu 18.04預(yù)裝GCC版本為7.3，
故手動進行降級：
sudo apt-get install gcc-4.8
sudo apt-get install g++-4.8
裝完后進入到/usr/bin目錄下
$ls -l gcc*
會顯示以下結(jié)果
lrwxrwxrwx 1 root root 7th May 16 18:16 /usr/bin/gcc -> gcc-7.3
發(fā)現(xiàn)gcc鏈接到gcc-7.0, 需要將它改為鏈接到gcc-4.8，方法如下:
sudo mv gcc gcc.bak #備份
sudo ln -s gcc-4.8 gcc #重新鏈接
同理，對g++也做同樣的修改：
ls -l g++*
lrwxrwxrwx 1 root root 7th May 15:17 g++ -> g++-7.3
需要將g++鏈接改為g++-4.8:
sudo mv g++ g++.bak
sudo ln -s g++-4.8 g++
再查看gcc和g++版本號：
gcc -v g++ -v
均顯示gcc version 4.8 ，說明gcc 4.8安裝成功。
step. 2 安裝cuda ,及其補丁
輸入命令安裝Base Installer：
sudo sh cuda_9.1.85_387.26_linux.run
需要注意的是，之前已經(jīng)安裝過顯卡驅(qū)動程序，故在提問是否安裝顯卡驅(qū)動時選擇no,其他 選擇默認路徑或者yes即可。
然后，繼續(xù)執(zhí)行以下操作安裝3個 patch ：
sudo sh cuda_9.1.85.1_linux.run
sudo sh cuda_9.1.85.2_linux.run
sudo sh cuda_9.1.85.3_linux.run
安裝完畢之后，將以下兩條加入.bashrc文件中.
sudo vim ~/.bashrc
export PATH=/usr/local/cuda-9.1/bin${PATH:+:$PATH}} #注意，根據(jù)自己的版本，修改cuda-9.2/9.0...
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} #注意，根據(jù)自己的版本，修改cuda-9.2/9.0...
OK ,那么，到這一步，cuda 就安裝完成了
5.安裝cuDNN（針對18.04）
cuDNN 的安裝，就是將 cuDNN 包內(nèi)的文件，拷貝到cuda文件夾中即可。
step.1按照第四點分析的內(nèi)容，我們需要下載的cuDNN 版本為
cuDNN v7.0.0 library for liunx，下載地址（需要注冊才能進行下載）
下載完畢后，切到默認的Downloads文件夾，可以看到 cudnn-9.1-linux-x64-v7.tgz 壓縮包
先解壓，然后將其中的內(nèi)容復(fù)制到CUDA安裝文件夾里面.
step.2 復(fù)制cuDNN內(nèi)容到cuda相關(guān)文件夾內(nèi)
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include 注意，解壓后的文件夾名稱為cuda ,將對應(yīng)文件復(fù)制到 /usr/local中的cuda內(nèi)
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
到此處，所以的安裝就完成。
接下來就可以安裝相應(yīng)的軟件，如：anaconda,pycharm tensorflow 等。
分享題目：Ubuntu18.04安裝GPU+CUDA+cuDNN以及其版本選擇
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