ubuntu22.04LTS安装NVIDIA官方4090D驱动CUDA CUDNN Anaconda Pytorch2等

前言：

一键部署驱动coda脚本

curl -fLO https://onenote.zznnwn.cloudns.biz/api/raw/?path=/%E8%84%9A%E6%9C%AC/ubuntu%E4%B8%80%E9%94%AE%E9%83%A8%E7%BD%B2NVIDIA%E9%A9%B1%E5%8A%A8/nvidia-gpu.sh

1. 安装依赖

sudo apt-get update   #更新软件列表
sudo apt-get install g++
sudo apt-get install gcc
sudo apt-get install make

或

1	sudo apt-get install build-essential gcc-multilib dkms

如果遇到无法下载的情况，可能是因为安装完系统后源不可用，可以先更换国内镜像源后在进行本步骤（换源方法：写给工程师的 Ubuntu 20.04 最佳配置指南第2、3步）

2. 卸载原有驱动

1 2	sudo apt-get remove --purge nvidia* # 或者nvidia-*

3. 官网下载对应驱动

下载好之后，注意把nvidia驱动放在英文名文件夹下，比如mkdir driver 新建文件夹“driver”
官网地址：Nvidia驱动下载地址
我这里显卡是4090，官网推荐驱动版本为535.54.03

4. 禁用nouveau

1 2	sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf 或者(blacklist-nouveau.conf)

(如果没有gedit输入以上指令会报错，可以 sudo apt-get install gedit 安装 gedit 或使用 nano 代替 gedit )

在打开的blacklist.conf末尾添加如下，保存文本关闭

1
2
3

blacklist nouveau
options nouveau modeset=0

在终端输入如下命令，进行更新

1	sudo update-initramfs -u

更新结束后重启电脑

1	sudo reboot

重启后在终端输入如下命令，如果没有输出则说明成功禁用nouveau

1	lsmod \| grep nouveau

5. 停止当前的显示服务器

最简单的方法是使用telinit命令更改为运行级别3。在终端输入以下linux命令后，显示服务器将停止。

1 2	sudo telinit 3

一般执行完上述命令后，系统自动进入文本界面tty；
如果进不去，就按Ctrl + Alt + F1～F6中的一个 (分别对应进入tty1~tty6)
然后输入用户名和密码

6. 在文本界面中，禁用X-window服务

在终端输入

1 2	sudo /etc/init.d/gdm3 stop或者（sudo service gdm3 stop）

7. 安装驱动

cd命令进入到存放驱动的目录，输入命令（命令中的文件名以你下载的驱动为准）

1 2	sudo chmod 777 NVIDIA-Linux-x86_64-535.54.03.run #给你下载的驱动赋予可执行权限，才可以安装 sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-535.54.03.run –no-opengl-files #安装

以上问题并非按我写的顺序出现，但是当时没有截图所以忘记顺序了。表格中最后一个问题需要注意，在其它的教程中，这个问题选yes，但是在我安装系统的过程中，选yes会导致电脑重启后无法正常开机。所以这里我选了No，重启后能够正常开机。（Ubuntu20.04 、显卡4090）

8. 重启图形界面

安装完成后退回图形界面：

1	sudo init 5

1	ctrl + alt + f7

1	sudo service gdm3 restart

或者终端输入 reboot 重启

9. 测试显卡驱动是否安装成功

终端输入：

1 2	nvidia-smi

出现类似下图的界面，说明成功安装驱动

四. 安装CUDA

为了能够使用pytorch2，我在这里安装的CUDA11.8版本。
参考教程：CUDA_11.8安装-知乎

1. 官网下载CUDA

CUDA Toolkit 11.8 Downloads

2. 下载CUDA

终端输入上一步获得的命令，下载runfile文件

1 2	wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run

3. 安装

执行上一条命令下载runfile文件后，cd到文件所在路径，执行下面的命令，安装cuda

1	sudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run

执行后稍微等待，会出现如下画面

上下移动光标到Driver位置，按空格取消选择；用相同的操作取消另外三个选项，只安装CUDA Toolkit 11.8主体（如图）

继续移动光标到Options，按回车，进入安装配置界面（如下）

光标移动到Toolkit Options，按回车，进入CUDA安装配置界面取消选择所有选项

如上图，去掉所有选项，特别是Create symbolic link from /usr/local/cuda选项，最好是去掉。这样安装完成后，是不会在/usr/local/下生成cuda软链接目录。这个软链接目录在安装过程中是不可修改的，当我们安装多版本CUDA时，会重复覆盖这个软链接目录，对我们使用CUDA会产生不必要的麻烦。

CUDA默认安装在/usr/local/目录下，一般Change Toolkit Install Path可以不做修改。但如果是普通用户安装，需设定安装路径为用户主目录下，光标移动到Change Toolkit Install Path按回车，手动修改安装路径后按回车退出路径配置界面
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此时如果想要修改路径，可以设置为自己想要放在的位置，如 /home/用户名/app/cuda-11.8/
此时选择完成 done处回车直到回到第一步选择 install 此时选择Upgrade all 即可安装完成后下方设置系统变量即可配置完成

4. 设置CUDA环境

可配置在~/.bashrc目录或者系统变量路径/etc/profile

如果上一步选择用root用户安装在默认路径，则root用户环境变量配置如下示例：

1 2	export PATH=/usr/local/cuda-11.8/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.8/lib64

如果是普通用户安装在自己的用户目录下，环境变量配置如下示例：

1 2	export PATH=/home/duyong/apps/cuda-11.8/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/home/duyong/apps/cuda-11.8/lib64

使用户配置文件即刻生效

1	source ~/.bashrc

验证CUDA是否安装成功

nvcc -V

如果有类似如下输出说明安装成功

nvcc: NVIDIA ® Cuda complier driver
Copyright © 2005-2022 NVIDIA Coropration
Bulit on Wed_Jun__8_16:49:14_PDT_2022
Cuda copiltation tools, release 11.7, V11.7.99
Build cuda_11.7.r11.7/compiler .31442593_0

安装完成后重启

五. 安装CUDNN

官网下载地址：（需要注册）

https://developer.nvidia.com/cudnn

点击下载，下载完成后解压文件，在当前文件夹下打开终端，输入：

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

此步操作为拷贝文件到指定位置，并赋予权限

验证是否安装成功，输入：

1	cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h \| grep CUDNN_MAJOR -A 2

安装成功会有类似下图的输出