
Ubuntu 16.04 安装CUDA 9.0 + cuDNN 7.4.2实战指南
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更新于2024-09-06
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深度学习实战指南:在Ubuntu 16.04操作系统上搭建CUDA 9.0和cuDNN 7.4.2环境,本文详细介绍了如何安装这两个关键的GPU加速工具,以便于在深度学习项目中利用NVIDIA TITAN Xp显卡进行高效的计算。
首先,安装过程从NVIDIA官网获取适合的驱动程序开始,根据GPU型号(如NVIDIA TITAN Xp)下载对应版本的驱动安装包(例如NVIDIA-Linux-x86_64-410.78.run),由于该驱动采用.run格式,安装过程相对复杂。安装前必须禁用NVIDIA显卡上的开源驱动Nouveau,因为它可能会与官方驱动冲突。禁用Nouveau的步骤包括在`/etc/modprobe.d/blacklist.conf`文件中添加相关行,如blacklisting nouveau和lbm-nouveau模块,并设置nouveau选项为0,然后更新内核和重启系统。
进入文本模式后,通过`sudo service lightdm stop`停止X服务器,转到安装目录,对安装脚本赋予执行权限,运行`nvidia.run --no-opengl-files`以避免不必要的OpenGL文件。安装过程中可能出现错误,但通常可以忽略继续,直至安装完成。
安装完成后,通过命令`nvidia-smi`可以查看GPU的详细信息,确认驱动是否正确安装并能正常工作。最后,重启系统以确保所有更改生效。
在Ubuntu 16.04上安装CUDA 9.0和cuDNN 7.4.2的这个教程对于深度学习开发者来说至关重要,因为它提供了在本地硬件上充分利用GPU进行卷积神经网络训练和推理的必要步骤。通过这些步骤,开发者可以优化他们的深度学习工作流程,提高模型训练的速度和效率。同时,理解并遵循这些安装步骤有助于避免常见的技术难题,确保整个开发环境的稳定性和兼容性。
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