centos7安装显卡驱动、cuda以及cudnn_centos7安装cudnn

## 安装准备

1. 前提机器上面有支持CUDA的Nvidia GPU，查看支持CUDA的GPU列表: https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

```sh
 lspci | grep -i nvidia
```

服务器使用的是 2204, 2204指的是3090显卡

```sh
00:06.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation Device 2204 (rev a1)
00:07.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation Device 2204 (rev a1)
00:08.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation Device 2204 (rev a1)
00:09.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation Device 2204 (rev a1)
```

2. 验证系统是否是受支持的Linux版本

```shell
uname -m && cat /etc/redhat-release
```
到这里查看受支持的Linux版本：http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html#system-requirements

3. 验证系统是否有GCC编译环境

```sh
gcc -v
```

输出为

```sh
使用内建 specs。
COLLECT_GCC=gcc
COLLECT_LTO_WRAPPER=/usr/libexec/gcc/x86_64-redhat-linux/4.8.5/lto-wrapper
目标：x86_64-redhat-linux
配置为：../configure --prefix=/usr --mandir=/usr/share/man --infodir=/usr/share/info --with-bugurl=http://bugzilla.redhat.com/bugzilla --enable-bootstrap --enable-shared --enable-threads=posix --enable-checking=release --with-system-zlib --enable-__cxa_atexit --disable-libunwind-exceptions --enable-gnu-unique-object --enable-linker-build-id --with-linker-hash-style=gnu --enable-languages=c,c++,objc,obj-c++,java,fortran,ada,go,lto --enable-plugin --enable-initfini-array --disable-libgcj --with-isl=/builddir/build/BUILD/gcc-4.8.5-20150702/obj-x86_64-redhat-linux/isl-install --with-cloog=/builddir/build/BUILD/gcc-4.8.5-20150702/obj-x86_64-redhat-linux/cloog-install --enable-gnu-indirect-function --with-tune=generic --with-arch_32=x86-64 --build=x86_64-redhat-linux
线程模型：posix
gcc 版本 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-44) (GCC)
```
没有的话需要先安装GCC，Centos7的最小化安装一般勾选上开发软件都会自动安装GCC

4. 验证系统是否安装了正确的内核头文件和开发包

```sh
sudo yum install kernel-devel-$(uname -r) kernel-headers-$(uname -r)
```

## 开始安装

1. 禁用nouveau

nouveau是一个第三方开源的Nvidia驱动，一般Linux安装的时候默认会安装这个驱动。 这个驱动会与Nvidia官方的驱动冲突，在安装Nvidia驱动和和CUDA之前应先禁用nouveau

* 查看系统是否正在使用nouveau

```
lsmod | grep nouveau
```

* 如果有显示内容，则进行以下的步骤： (Centos7禁用方法, 需要重启服务器)

```sh
#新建一个配置文件
sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
#写入以下内容
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
#保存并退出
:wq
#备份当前的镜像
sudo mv /boot/initramfs-$(uname -r).img /boot/initramfs-$(uname -r).img.bak
#建立新的镜像
sudo dracut /boot/initramfs-$(uname -r).img $(uname -r)
#重启
sudo reboot
#最后输入上面的命令验证
lsmod | grep nouveau
```

2. 安装驱动

GPU 云服务器正常工作需安装正确的基础设施软件，对 NVIDIA 系列 GPU 而言，有两个层次的软件包需要安装：

* 驱动 GPU 工作的硬件驱动程序。
* 上层应用程序所需要的库。

若把 NVIDIA GPU 用作通用计算，需要安装 3090 Driver + CUDA。

2.2 rpm 包安装

* 打开 NVIDIA 驱动下载链接 http://www.nvidia.com/Download/Find.aspx（尽量选一个最新的吧）。
![cdc85e142ce4c5be9751230576325b57.png](evernotecid://DE6E6267-EF45-4EAD-85F7-BA95E1D4DD97/appyinxiangcom/1971784/ENResource/p218)

* 默认的就是runfile文件`NVIDIA-Linux-x86_64-515.65.01.run`。

* 下载后直接`sh NVIDIA-Linux-x86_64-515.65.01.run`

* 运行nvidia-smi能输出正确信息代表驱动安装成功。

```sh
Tue Sep  6 10:05:08 2022
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 515.65.01    Driver Version: 515.65.01    CUDA Version: 11.7     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  NVIDIA GeForce ...  Off  | 00000000:00:06.0 Off |                  N/A |
| 30%   38C    P0   113W / 350W |      0MiB / 24576MiB |      0%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
|   1  NVIDIA GeForce ...  Off  | 00000000:00:07.0 Off |                  N/A |
| 30%   40C    P0   116W / 350W |      0MiB / 24576MiB |      0%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
|   2  NVIDIA GeForce ...  Off  | 00000000:00:08.0 Off |                  N/A |
| 30%   43C    P0   118W / 350W |      0MiB / 24576MiB |      0%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
|   3  NVIDIA GeForce ...  Off  | 00000000:00:09.0 Off |                  N/A |
| 30%   43C    P0   114W / 350W |      0MiB / 24576MiB |      0%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

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

3. 安装 CUDA
CUDA (Compute Unified Device Architecture) 是显卡厂商 NVIDIA 推出的运算平台。 CUDA™ 是一种由 NVIDIA 推出的通用并行计算架构，该架构使 GPU 能够解决复杂的计算问题。 它包含了 CUDA 指令集架构（ISA）以及 GPU 内部的并行计算引擎。 开发人员现在可以使用 C 语言, C++ , FORTRAN 来为 CUDA™ 架构编写程序，所编写出的程序可以在支持 CUDA™ 的处理器上以超高性能运行。GPU 云服务器采用 NVIDIA 显卡，需要安装 CUDA 开发运行环境。
* CUDA驱动下载：[https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux)。
* 选择对应的操作系统和安装包。这里注意，我下载的是最新的11.7的，依据是nvidia-smi的输出CUDA Version: 11.7，你要按照自己的输出安装对应的cuda，要不然有问题。
* 下载的时候选择`runfile(local)`，然后下面会有安装指南

* 测试是否安装成功
```sh
nvcc -V
```
* 成功的结果
```sh
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2022 NVIDIA Corporation
Built on Wed_Jun__8_16:49:14_PDT_2022
Cuda compilation tools, release 11.7, V11.7.99
Build cuda_11.7.r11.7/compiler.31442593_0
```


4 安装 CUDNN

* [下载 cudnn](https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive)（需要注册为开发者方可下载。）
* 按照[官方安装文档](https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/install-guide/index.html)安装对应的文档。


## conda方案

1. conda 安装略过

2. 3090机器的conda安装
 ```
 conda install cudatoolkit=11.7 cudnn=8 
 ```