1、檢查自己的電腦環境是否具備安裝CUDA的條件

a) 檢查自己的GPU是否是CUDA-capable

在終端中輸入：
$ lspci | grep -i nvidia
會顯示自己的NVIDIA GPU版本信息
去CUDA的官網查看自己的GPU版本是否在CUDA的支持列表中

b) 檢查自己的Linux版本是否支持 CUDA(Ubuntu 16.04沒問題)

c) 檢查自己的系統中是否裝了gcc

在終端中輸入：

$gcc --version

可以查看自己的gcc版本信息

#gcc降級可參考博文：http://blog.sina.com.cn/s/blog_16e94132c0102y38j.html

d) 檢查是否安裝了kernel header和 package development

在終端中輸入：
$uname –r
可以查看自己的kernel版本信息
在終端中輸入：
$ sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)
可以安裝對應kernel版本的kernel header和package development
2、先安裝nvidia 顯卡驅動
a) 禁用 nouveau

終端中運行：
$ lsmod | grep nouveau
如果有輸出則代表nouveau正在加載。

Ubuntu的nouveau禁用方法：
在/etc/modprobe.d中創建文件blacklist-nouveau.conf，在文件中輸入一下內容
$sudo gedit /etc/modprobe.d
寫入
blacklist nouveau options nouveau modeset=0

打開終端，運行

$ sudo update-initramfs –u

設置完畢可以再次運行
$ lsmod | grep nouveau
檢查是否禁用成功，如果運行后沒有任何輸出，則代表禁用成功。
b). 安裝顯卡驅動
$sudo sh NVIDIA-Linux-x86_64-390.59.run

以上檢查我的電腦系統都滿足要求，如果沒有滿足要求的話，可以參考cuda的官方文檔，里面有詳細的針對每個問題的解決方案。
3、 選擇安裝方式

CUDA提供兩種安裝方式：package manager安裝和runfile安裝
我本來選的是 package manager 安裝，這種方法相對簡單，但嘗試了幾次都失敗。后來是轉換到runfile安裝才成功的。因此此處只介紹runfile安裝方式。

下載cuda安裝包：cuda官網下載，根據系統信息選擇對應的版本，runfile安裝的話最后一項要選擇 runfile文件

CUDA 9.1

#檢查安裝包的md5值：

md5sum cuda_9.1.85_387.26_linux.run

md5標準值：https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/9.1/Prod/docs/sidebar/md5sum-b.txt
4、runfile安裝cuda

a) 禁用 nouveau

終端中運行：
$ lsmod | grep nouveau
如果有輸出則代表nouveau正在加載。

Ubuntu的nouveau禁用方法：
在/etc/modprobe.d中創建文件blacklist-nouveau.conf，在文件中輸入一下內容
$sudo gedit /etc/modprobe.d
寫入
blacklist nouveau options nouveau modeset=0

打開終端，運行

$ sudo update-initramfs –u

設置完畢可以再次運行
$ lsmod | grep nouveau
檢查是否禁用成功，如果運行后沒有任何輸出，則代表禁用成功。

b) 重啟電腦，到達登錄界面時，alt+ctrl+f1，進入text mode，登錄賬戶

c) 輸入
$ sudo service lightdm stop
關閉圖形化界面

d) 切換到cuda安裝文件的路徑，運行
$ sudo sh cudaXXX_linux.run

按照提示一步步操作

遇到提示是否安裝openGL ，選擇no（雙顯，且主顯是非NVIDIA的GPU需要選擇no，否則可以yes）
其他都選擇yes或者默認
安裝成功后，會顯示installed，否則會顯示failed。

e) 輸入
$ sudo service lightdm start
重新啟動圖形化界面。

Alt + ctrl +F7，返回到圖形化登錄界面，輸入密碼登錄。
如果能夠成功登錄，則表示不會遇到循環登錄的問題，基本說明CUDA的安裝成功了。

f) 重啟電腦。檢查Device Node Verification。

檢查路徑/dev下 有無存在名為nvidia*（以nvidia開頭）的多個文件(device files)
如果沒有的話，可以參考官方文檔里的指導步驟，進行添加。（或者在終端中運行“nvidia-smi”）
g) 設置環境變量。
終端中輸入
$ sudo gedit /etc/profile
在打開的文件末尾，添加以下兩行。

export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64"

保存文件。

這里有點與官方安裝文檔稍有不同，需要說明：

官方文檔里說只需在終端中運行上述兩條export語句即可，但如果不將它們不寫入/etc/profile文件的話，這樣的環境變量在你退出終端后就消失了，不起作用了，所以寫入才是永久的做法。

h) 重啟電腦，檢查上述的環境變量是否設置成功。

終端中輸入 :
$ env
在輸出的環境變量中檢查有無上述 g) 中設置的變量，如果有則代表設置成功。

到此為止，CUDA的安裝算是告一段落了。為了保險起見，建議進行下述的檢查工作，確保真正的安裝成功。
5、 安裝完畢后的檢查工作。

a) 檢查 NVIDIA Driver是否安裝成功

終端輸入 ：
$ cat /proc/driver/nvidia/version
會輸出NVIDIA Driver的版本號

b) 檢查 CUDA Toolkit是否安裝成功

終端輸入 ：
$ nvcc –V

會輸出CUDA的版本信息
如果沒有說明cuda沒有正常安裝，進入/usr/local/cuda/bin看有沒有執行文件，如果有就去添加環境變量(沒有只能重裝了)，打開
$vim ~/.bashrc
添加環境變量
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
c) 嘗試編譯cuda提供的例子

切換到例子存放的路徑，默認路徑是 ~/NVIDIA_CUDA-9.1_Samples
（即 /home/xxx/ NVIDIA_CUDA-7.5_Samples， xxx是你自己的用戶名）

然后終端輸入：
$ make

如果出現錯誤的話，則會立即報錯停止，否則會開始進入編譯階段。
我的第一次運行時出現了報錯，提示的錯誤信息是系統中沒有gcc
然后在終端運行
$ sudo apt-get install gcc
安裝完gcc后 再make就正常了
整個編譯的時間持續比較長，耐心等待，大概十幾分鐘是需要的。

d) 運行編譯生成的二進制文件。

編譯后的二進制文件 默認存放在~/NVIDIA_CUDA-9.1_Samples/bin中。
切換路徑 ：
cd ~/NVIDIA_CUDA-9.1_Samples/bin/x86_64/linux/release
終端輸入 ：
$ ./deviceQuery

看到類似如下圖片中的顯示，則代表CUDA安裝且配置成功（congratulation！！）

再檢查一下系統和CUDA-Capable device的連接情況
終端輸入 ：
$ ./bandwidthTest
看到類似如下圖片中的顯示，則代表成功

總結

以上是生活随笔為你收集整理的ubuntu16.04安装cuda8./9.的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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