Ubuntu 16.04 CUDA 8 cuDNN 5.1安装

环境：Ubuntu 16.04 64bit

           Nvidia GeForce GTX 1070 （驱动Nvidia-Linux-x86_64-367.57）

安装：CUDA 8.0.44

           cuDNN 5.1

显卡驱动安装：Ubuntu16.04 Nvidia 显卡驱动安装

CUDA是NVIDIA的编程语言平台，想使用GPU就必须要使用cuda。

cuDNN是GPU加速计算深层神经网络的库。

下载CUDA

去官网https://developer.nvidia.com/cuda-downloads下载CUDA。

我选择的是：

Operating System : Linux

Architecture : x86_64

Distribution : Ubuntu

Version : 16.04

Installer Type : runfile(local)

deb里似乎带了旧显卡驱动，安装完后还要重新装显卡驱动，有些麻烦。就用runfile。

安装cuda

    我安装的时候运行完，显示安装cuda_toolkit的时候库libGLU.so和libXmu.so缺失。或许可以尝试先安装：

apt-get install libglu1-mesa libxi-dev libxmu-dev libglu1-mesa-dev

（见Missing recommended library: libGLU.so）

    我是先装Nvidia驱动的，第一次装cuda的时候总是报Warning : Incomplete installation ...然后提示没有驱动。我感觉可能是显卡驱动那边有问题，于是

    sudo update-initramfs -u

    重启。

    sudo modprobe nvidia

    然后安装Cuda。

    具体参考：this installation did not install the CUDA driver

    安装：

    sudo sh ./cuda_8.0.44_linux.run

    (可通过sudo sh ./cuda_8.0.44_linux.run --help查看一些参数命令，安装某一部分或是卸载的参数都可以看到，可能有些情况安装要带--override参数）

    一大堆条款什么的，愿意看就看吧，不想看直接回车按到底。

    输入accept接受条款。

    接下来只有nvidia驱动那里不要装，因为我之前已经装过了显卡驱动。其他都选是或者默认就可以。

    流程：

    输入n。不装nvidia驱动。 

    输入y。安装cuda toolkit

    回车。 使用默认安装路径/usr/local/cuda-8.0 

    输入y。安装指向/usr/local/cuda的链接 

    输入y。安装Samples。 

    回车。 使用Samples默认安装路径/home/username

环境变量设置

sudo vim ~/.bashrc

在末尾添加  

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-8.0

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH

保存退出。

然后刷新。

source ~/.bashrc

动态链接库设置

      创建文件：

sudo vim /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf

      写入：/usr/local/cuda/lib64

      保存之后使其立即生效：

sudo ldconfig -v

检查

（1）Cuda版本

nvcc --version

我这里提示nvcc没安装。之前说装toolkit时缺两个库，我装上后重装了cuda还是这样，执行cuda.run --silent --toolkit还是没用。最后只能sudo apt-get install  nvidia-cuda-toolkit下一个G了，不知道为什么。

sudo apt-get install  nvidia-cuda-toolkit

nvcc --version

（2）Sample测试

cd /usr/local/cuda/samples

sudo chown -R <username>:<usergroup> .

cd 1_Utilities/deviceQuery

make .

./deviceQuery

输出一些关于cuda及显卡的信息则正常。make时可能会因gcc、g++版本过高引发问题，但我没遇到，解决方法可见底部我的参考。

获取cuDNN

去官网https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download下载cuDNN，要注册NVIDIA账号。

我选择的是cuDNN v5.1 -> cuDNN v5.1 Library for Linux

安装cuDNN

下载cuDNN后解压

sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/

sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/

更新软链接

cd /usr/local/cuda/lib64/

sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.5

sudo ln -s libcudnn.so.5.1.5 libcudnn.so.5

sudo ln -s libcudnn.so.5 libcudnn.so

若需要更换cudnn版本，则替换原来的libcudnn*，并重新软链接。

更新链接库：

sudo ldconfig

参考：

Ubuntu16.04+CUDA8.0+caffe配置

Ubuntu16.04 + cuda8.0 + GTX1080 + Opencv3.0 + caffe 安装教程

Installing and testing CUDA in Ubuntu 14.04