CentOS7.7离线安装驱动、docker、CUDA和cudnn

2023-11-25 22:50

本文主要是介绍CentOS7.7离线安装驱动、docker、CUDA和cudnn,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

第一步:驱动安装

1.预、查询命令

1、Linux查看显卡信息:(ps:若找不到lspci命令,可以安装 yum install pciutils)
lspci | grep -i vga
2、使用nvidia GPU可以:
lspci | grep -i nvidia
3、查看显卡驱动
cat /proc/driver/nvidia/version

一、前提准备(参考:https://www.cnblogs.com/gollong/p/12655424.html)

1.安装依赖环境:

yum install kernel-devel gcc -y   #离线下无法安装用命令行,所以下面选择手动安装,由于本机已经安装了kernel-devel,所以这里只安装gcc就行了。

2.离线安装gcc

https://blog.csdn.net/m0_37954663/article/details/108720458(参考链接)

首先下载gcc的rpm压缩包

安装包有如下文件

 下载完成开始安装
1、上传gcc.tar.gz到 目标服务器 /usr/local/
2、安装

#解压gcc
tar -zxf gcc.tar.gz
cd gcc 
#rpm安装gcc
rpm -Uvh  *.rpm  --nodeps  --force
#检测gcc是否安装成功
gcc -v

看到如下信息那么就安装成功了

 2.检查内核版本和源码版本,保证一致(安装完gcc之后,继续安装驱动)

ls /boot | grep vmlinurpm -aq | grep kernel-devel

3.屏蔽系统自带的nouveau

查看命令:
lsmod | grep nouveau修改dist-blacklist.conf文件:
vim /lib/modprobe.d/dist-blacklist.conf将nvidiafb注释掉:
#blacklist nvidiafb 然后添加以下语句:
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0

屏蔽前

 屏蔽后

 4.重建initramfs image步骤

mv /boot/initramfs-$(uname -r).img /boot/initramfs-$(uname -r).img.bakdracut /boot/initramfs-$(uname -r).img $(uname -r)

5.修改运行级别为文本模式

systemctl set-default multi-user.target

6.重新启动

reboot

二、本地安装

1.在NVIDIA官网下载驱动

 2.安装过程

chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-440.64.run./NVIDIA-Linux-x86_64-440.64.run

3.安装成功

nvidia-smi

第二步:docker安装(docker离线安装参考链接:(6条消息) linux通过tar包安装docker_学亮编程手记-CSDN博客

下载地址

各个版本Docker地址:https://download.docker.com/linux/static/stable/x86_64/

解压拷贝

 添加服务

[Unit]
Description=Docker Application Container Engine
Documentation=https://docs.docker.com
After=network-online.target firewalld.service
Wants=network-online.target[Service]
Type=notify
ExecStart=/usr/bin/dockerd
ExecReload=/bin/kill -s HUP $MAINPID
LimitNOFILE=infinity
LimitNPROC=infinity
TimeoutStartSec=0
Delegate=yes
KillMode=process
Restart=on-failure
StartLimitBurst=3
StartLimitInterval=60s[Install]
WantedBy=multi-user.target

 启动

systemctl daemon-reload
systemctl start docker
ps aux | grep docker

 至此,docker安装完毕。

第三步:安装CUDA(参考链接https://blog.csdn.net/qq_40263477/article/details/105132822

1.下载.run安装包(经测试只有这个离线安装成功了)

sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run

2.接受安装协议

 由于驱动已经安装好了,不需要重新安装,安装的时候把Driver前面的X去掉

 自定义配置好了以后,等待安装成功即可

#包括了:1、成功安装的和未选择安装的;2、如何卸载等信息#整体说明,除了驱动外,Toolkit和Samples已经安装了
Driver:   Not Selected
Toolkit:  Installed in /home/John/Softwares/cuda-10.2/
Samples:  Installed in /home/John/Softwares/cuda-samples/#去核实一遍,刚指定的安装目录下是否存在以下文件
Please make sure that-   PATH includes /home/John/Softwares/cuda-10.2/bin-   LD_LIBRARY_PATH includes /home/John/Softwares/cuda-10.2/lib64, or, add /home/John/Softwares/cuda-10.2/lib64 to /etc/ld.so.conf and run ldconfig as root#若先想要卸载cuda,执行该命令即可
To uninstall the CUDA Toolkit, run cuda-uninstaller in /home/John/Softwares/cuda-10.2/bin#有一个pdf安装指导文件
Please see CUDA_Installation_Guide_Linux.pdf in /home/John/Softwares/cuda-10.2/doc/pdf for detailed information on setting up CUDA.#因为驱动已经满足要求,所以cuda安装过程中选择了no,并说明了版本至少是440.00
***WARNING: Incomplete installation! This installation did not install the CUDA Driver. A drriver of version at least 440.00 is required for CUDA 10.2 functionality to work.#若还是想要安装驱动,可以再安装一次.run文件,但加了参数说明只安装驱动
To install the driver using this installer, run the following command, replacing <CudaInstaller> with the name of this run file:sudo <CudaInstaller>.run --silent --driver#安装过程的日志写在了这个.log文件中,若出现安装错误可以看日志,查看出错的步骤在哪   
Logfile is /var/log/cuda-installer.log

配置环境变量

进入当前用户的~/.bashrc文件进行路径配置

# vim ~/.bashrc
export  PATH=/your_install_path/cuda-10.0/bin:$PATH
export  LD_LIBRARY_PATH=/your_install_path/cuda-10.0/lib64$LD_LIBRARY_PATH

验证安装

nvcc -v

第四步:cudnn安装

cudnn的安装

cudnn的安装非常简单,

(1)下载安装文件

按需求下载cudnn的安装文件:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

(2)安装cudnn

解压下载的文件,可以看到cuda文件夹,在当前目录打开终端,执行如下命令:
 

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.hsudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

这篇关于CentOS7.7离线安装驱动、docker、CUDA和cudnn的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/424756

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