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更新时间：2022-08-15 GMT+08:00

P1型云服务器如何安装NVIDIA驱动？

前提条件

已绑定弹性公网IP。
已根据表1，下载对应操作系统所需驱动的安装包。

表1 NVIDIA驱动下载
需要下载的驱动	安装包名称	下载地址
GPU驱动	NVIDIA-Linux-x86_64-375.66.run	http://www.nvidia.com/download/driverResults.aspx/118955/en-us
CUDA Toolkit	cuda_8.0.61_375.26_linux.run	https://developer.nvidia.com/compute/cuda/8.0/Prod2/local_installers/cuda_8.0.61_375.26_linux-run

操作步骤

登录P1型弹性云服务器，并执行以下命令，切换至root权限。
sudo su
安装NVIDIA驱动的依赖包gcc和g++。
- 对于Ubuntu 16.04 64bit，执行以下命令：
  sudo apt-get install gcc
  
  sudo apt-get install g++
  
  sudo apt-get install make
- 对于CentOS 7.3，无需执行该操作。
- 对于Debian 8.0，执行以下命令：
  sudo apt-get install gcc
  
  sudo apt-get install g++
  
  sudo apt-get install make
  
  sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)
（可选）禁用Nouveau驱动。
如果弹性云服务器安装了Nouveau驱动，为避免安装NVIDIA驱动时发生冲突，需先禁用。
1. 执行以下命令，查看弹性云服务器是否安装Nouveau驱动。
  lsmod | grep nouveau
  - 是，执行3.b。
  - 否，执行4。
2. 将如下语句添加至文件“/etc/modprobe.d/blacklist.conf”的末尾。
  blacklist nouveau
  
  options nouveau modeset=0
3. 执行以下命令，备份并新建一个initramfs。
  mv /boot/initramfs-$(uname -r).img /boot/initramfs-$(uname -r).img.bak
  
  update-initramfs -u
4. 执行以下命令，重启弹性云服务器。
  reboot
（可选）关闭X服务。
如果弹性云服务器当前为图形化界面，为避免安装NVIDIA驱动时发生冲突，需先关闭X服务。
1. 执行以下命令，切换至多用户模式。
  systemctl set-default multi-user.target
2. 执行以下命令，重启弹性云服务器。
  reboot
（可选）安装GPU驱动。
您可以使用CUDA Toolkit安装包中自带的GPU驱动，或者单独下载配套的GPU驱动版本。如无特殊要求，推荐您安装前提条件中提供的GPU驱动版本“NVIDIA-Linux-x86_64-375.66.run”，该版本已经过充分验证。
1. 将下载的GPU驱动安装包“NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.yy.run”上传到弹性云服务器的“/tmp”目录下。
  其中，驱动下载地址：http://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en
  
  图1 下载GPU驱动
2. 执行以下命令，安装GPU驱动。
  sh ./NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.yy.run
3. 执行以下命令，删除压缩包。
  rm -f NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.yy.run

安装CUDA Toolkit。

如无特殊要求，推荐您安装前提条件中提供的CUDA Toolkit版本“cuda_8.0.61_375.26_linux.run”，该版本已经过充分验证。

将下载的CUDA Toolkit安装包“cuda_a.b.cc_xxx.yy_linux.run”上传到弹性云服务器的“/tmp”目录下。
其中，CUDA Toolkit下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
执行以下命令，修改权限。
chmod +x cuda_a.b.cc_xxx.yy_linux.run
执行以下命令，安装CUDA Toolkit。
./cuda_a.b.cc_xxx.yy_linux.run -toolkit -samples -silent -override --tmpdir=/tmp/
执行以下命令，删除压缩包。
rm -f cuda_a.b.cc_xxx.yy_linux.run

执行如下三条命令，验证是否安装成功。

cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQueryDrv/

make

./deviceQueryDrv

回显信息中包含“Result = PASS”，表示CUDA Toolkit和GPU驱动安装成功。

./deviceQueryDrv Starting...  
   
 CUDA Device Query (Driver API) statically linked version   
 Detected 1 CUDA Capable device(s)  
   
 Device 0: "Tesla P100-PCIE-16GB"  
   CUDA Driver Version:                           8.0  
   CUDA Capability Major/Minor version number:    6.0  
   Total amount of global memory:                 16276 MBytes (17066885120 bytes)  
   (56) Multiprocessors, ( 64) CUDA Cores/MP:     3584 CUDA Cores  
   GPU Max Clock rate:                            1329 MHz (1.33 GHz)  
   Memory Clock rate:                             715 Mhz  
   Memory Bus Width:                              4096-bit  
   L2 Cache Size:                                 4194304 bytes  
   Max Texture Dimension Sizes                    1D=(131072) 2D=(131072, 65536) 3D=(16384, 16384, 16384)  
   Maximum Layered 1D Texture Size, (num) layers  1D=(32768), 2048 layers  
   Maximum Layered 2D Texture Size, (num) layers  2D=(32768, 32768), 2048 layers  
   Total amount of constant memory:               65536 bytes  
   Total amount of shared memory per block:       49152 bytes  
   Total number of registers available per block: 65536  
   Warp size:                                     32  
   Maximum number of threads per multiprocessor:  2048  
   Maximum number of threads per block:           1024  
   Max dimension size of a thread block (x,y,z): (1024, 1024, 64)  
   Max dimension size of a grid size (x,y,z):    (2147483647, 65535, 65535)  
   Texture alignment:                             512 bytes  
   Maximum memory pitch:                          2147483647 bytes  
   Concurrent copy and kernel execution:          Yes with 2 copy engine(s)  
   Run time limit on kernels:                     No  
   Integrated GPU sharing Host Memory:            No  
   Support host page-locked memory mapping:       Yes  
   Concurrent kernel execution:                   Yes  
   Alignment requirement for Surfaces:            Yes  
   Device has ECC support:                        Enabled  
   Device supports Unified Addressing (UVA):      Yes  
   Device PCI Domain ID / Bus ID / location ID:   0 / 0 / 6  
   Compute Mode:  
      < Default (multiple host threads can use ::cudaSetDevice() with device simultaneously) >  
 Result = PASS

登录P1型弹性云服务器，并执行以下命令，切换至root权限。
sudo su
（可选）执行以下命令，安装gcc、g++和kernel-devel。
如果已安装gcc、g++和kernel-devel，请跳过本操作。

yum install gcc

yum install gcc-c++

yum install make

yum install kernel-devel-`uname -r`
（可选）禁用Nouveau驱动。
如果弹性云服务器安装了Nouveau驱动，为避免安装NVIDIA驱动时发生冲突，需先禁用。
1. 执行以下命令，查看弹性云服务器是否安装Nouveau驱动。
  lsmod | grep nouveau
  - 是，执行3.b。
  - 否，执行4。
2. 将如下语句添加至文件“/etc/modprobe.d/blacklist.conf”的末尾。
  blacklist nouveau
3. 执行以下命令，备份并新建一个initramfs。
  mv /boot/initramfs-$(uname -r).img /boot/initramfs-$(uname -r).img.bak
  
  dracut -v /boot/initramfs-$(uname -r).img $(uname -r)
4. 执行以下命令，重启弹性云服务器。
  reboot
（可选）关闭X服务。
如果弹性云服务器当前为图形化界面，为避免安装NVIDIA驱动时发生冲突，需先关闭X服务。
1. 执行以下命令，切换至多用户模式。
  systemctl set-default multi-user.target
2. 执行以下命令，重启弹性云服务器。
  reboot
（可选）安装GPU驱动。
您可以使用CUDA Toolkit安装包中自带的GPU驱动，或者单独下载配套的GPU驱动版本。如无特殊要求，推荐您安装前提条件中提供的GPU驱动版本“NVIDIA-Linux-x86_64-375.66.run”，该版本已经过充分验证。
1. 将下载的GPU驱动安装包“NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.yy.run”上传到弹性云服务器的“/tmp”目录下。
  其中，驱动下载地址：http://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en
  
  图2 下载GPU驱动安装包
2. 执行以下命令，安装GPU驱动。
  sh ./NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.yy.run
3. 执行以下命令，删除压缩包。
  rm -f NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.yy.run

安装CUDA Toolkit。

如无特殊要求，推荐您安装前提条件中提供的CUDA Toolkit版本“cuda_8.0.61_375.26_linux.run”，该版本已经过充分验证。

将下载的CUDA Toolkit安装包“cuda_a.b.cc_xxx.yy_linux.run”上传到弹性云服务器的“/tmp”目录下。
其中，CUDA Toolkit下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
执行以下命令，修改权限。
chmod +x cuda_a.b.cc_xxx.yy_linux.run
执行以下命令，安装CUDA Toolkit。
./cuda_a.b.cc_xxx.yy_linux.run -toolkit -samples -silent -override --tmpdir=/tmp/
执行以下命令，删除压缩包。
rm -f cuda_a.b.cc_xxx.yy_linux.run

执行如下三条命令，验证是否安装成功。

cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQueryDrv/

make

./deviceQueryDrv

回显信息中包含“Result = PASS”，表示CUDA Toolkit和GPU驱动安装成功。

./deviceQueryDrv Starting...  
   
 CUDA Device Query (Driver API) statically linked version   
 Detected 1 CUDA Capable device(s)  
   
 Device 0: "Tesla P100-PCIE-16GB"  
   CUDA Driver Version:                           8.0  
   CUDA Capability Major/Minor version number:    6.0  
   Total amount of global memory:                 16276 MBytes (17066885120 bytes)  
   (56) Multiprocessors, ( 64) CUDA Cores/MP:     3584 CUDA Cores  
   GPU Max Clock rate:                            1329 MHz (1.33 GHz)  
   Memory Clock rate:                             715 Mhz  
   Memory Bus Width:                              4096-bit  
   L2 Cache Size:                                 4194304 bytes  
   Max Texture Dimension Sizes                    1D=(131072) 2D=(131072, 65536) 3D=(16384, 16384, 16384)  
   Maximum Layered 1D Texture Size, (num) layers  1D=(32768), 2048 layers  
   Maximum Layered 2D Texture Size, (num) layers  2D=(32768, 32768), 2048 layers  
   Total amount of constant memory:               65536 bytes  
   Total amount of shared memory per block:       49152 bytes  
   Total number of registers available per block: 65536  
   Warp size:                                     32  
   Maximum number of threads per multiprocessor:  2048  
   Maximum number of threads per block:           1024  
   Max dimension size of a thread block (x,y,z): (1024, 1024, 64)  
   Max dimension size of a grid size (x,y,z):    (2147483647, 65535, 65535)  
   Texture alignment:                             512 bytes  
   Maximum memory pitch:                          2147483647 bytes  
   Concurrent copy and kernel execution:          Yes with 2 copy engine(s)  
   Run time limit on kernels:                     No  
   Integrated GPU sharing Host Memory:            No  
   Support host page-locked memory mapping:       Yes  
   Concurrent kernel execution:                   Yes  
   Alignment requirement for Surfaces:            Yes  
   Device has ECC support:                        Enabled  
   Device supports Unified Addressing (UVA):      Yes  
   Device PCI Domain ID / Bus ID / location ID:   0 / 0 / 6  
   Compute Mode:  
      < Default (multiple host threads can use ::cudaSetDevice() with device simultaneously) >  
 Result = PASS

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