前言

系统一开始是CentOS 7.6，安装依赖时yum给的内核文件的版本号和uname -r的结果不一样，这时不能直接装依赖，装上后后面装驱动时会报错找不到内核头文件(最开始我直接装依赖了，以为高版本兼容低版本，然后装驱动时报错找不到957版的内核头文件)，所以需先yum -y upgrade，升级完后需重启(重启后变成CentOS 7.9了)，之后yum给的版本号和uname -r就一样了，就可以装依赖了。

升级前内核版本是957，yum装的话会装1160，版本不一样。

升级前

升级后

yum装了1160版本的依赖，然后装驱动时报错找不到957版的内核头文件

安装N卡驱动

查看机器上有哪些显卡

lspci | grep -i vga

lspci | grep -i nvidia

禁用nouveau

nouveau是N卡的开源驱动，linux会自动安装，不是NVIDIA官方的，安装官方驱动前需先禁止掉它。

执行lsmod | grep nouveau，如果有输出，说明未禁用；如果没有输出，说明已禁用。

未禁用nouveau

vim /usr/lib/modprobe.d/dist-blacklist.conf，注释掉blacklist nvidiafb这一行，然后添加下面两行

blacklist nouveauoptions nouveau modeset=0

然后重建initramfs image，执行下面的命令

mv /boot/initramfs-$(uname -r).img /boot/initramfs-$(uname -r)-nouveau.imgdracut /boot/initramfs-$(uname -r).img $(uname -r)

重启

reboot

再执行lsmod | grep nouveau，如果没有输出，说明已禁用。

已禁用nouveau

安装依赖

yum install kernel-devel kernel-headers gcc dkms gcc-c++

安装驱动

官方下载页，根据你的显卡型号搜索。我的显卡是Tesla P4，咨询群里大佬，说应该用CUDA 11.2，所以这是我的型号的下载链接。

下载完后执行

chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-460.106.00.run./NVIDIA-Linux-x86_64-460.106.00.run --kernel-source-path=/usr/class="lazy" data-src/kernels/3.10.0-1160.83.1.el7.x86_64 -no-x-check --no-opengl-files# --kernel-source-path的值是装完依赖后才有这个路径# 远程安装会检测x server，要让它不检测# 不安装opengl,因为安装opengl,CentOS界面UI不能正常启动

安装过程中

Would you like to register the kernel module sources with DKMS?选yes(服务器选yes，本地选no)

Install NVIDIA's 32-bit compatibility libraries?选yes

安装完成后执行nvidia-smi，如果有输出，说明驱动已安装。

从最开始升级内核重启后，到这一步，装驱动时可能提示要重启，记不清了。

安装CUDA

安装

官方下载页，我下载的11.2.2的run文件，前面已经说了我的型号应该用这个版本。

chmod +x cuda_11.2.2_460.32.03_linux.run./cuda_11.2.2_460.32.03_linux.run --no-opengl-libs

安装时，X表示选中，即安装，空白表示不选中，即不安装。驱动前面已经安装了，不用再安装。设成下面的样子，再Install。

CUDA Installer- [ ] Driver     [ ] 460.32.03+ [X] CUDA Toolkit 11.2  [X] CUDA Samples 11.2  [X] CUDA Demo Suite 11.2  [X] CUDA Documentation 11.2  Options  Install

安装完成后

vim /etc/profile# 添加下面两行，路径要和上图中一样export PATH=/usr/local/cuda-11.2/bin:$PATHexport LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH# 保存并重新加载source /etc/profile

测试是否安装成功

方法一

终端输入cuda并连按两次tab，若有候选命令，则再执行nvcc --version，有输出版本信息就是安装成功。

自动出现候选命令

方法二

执行CUDA的示例程序进行测试

cd /root/NVIDIA_CUDA-11.2_Samples/1_Utilities/deviceQuerymake./deviceQuery

安装cuDNN

安装

官方下载页，一开始直接页面内搜11.2搜到两个结果，是2021年的，然后在最顶部发现是11.x，就选它了。直接下载会提示让登录NVIDIA帐号，查到一个不用登帐号的方法，就是在下面第二张图箭头处点右键，复制链接，然后用迅雷下，但是我用迅雷下载过程中中断了，所以还是注册了帐号。

tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.7.0.84_cuda11-archive.tar.xz# 以下三行命令from https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/install-guide/index.html# 参考链接中这一步复制的文件和官方文档中不太一样cp cudnn-*-archive/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/includecp -P cudnn-*-archive/lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

测试是否安装成功

查到的资料是执行cat /usr/local/cuda-11.2/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2，

# 参考链接中的两个例子[root@ctnr ~]# cat /usr/include/cudnn_v7.h |grep CUDNN_MAJOR -A 2#define CUDNN_MAJOR 7#define CUDNN_MINOR 5#define CUDNN_PATCHLEVEL 0--#define CUDNN_VERSION (CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL)#include "driver_types.h"cat /usr/local/cuda-8.0/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2#define CUDNN_MAJOR      6#define CUDNN_MINOR      0#define CUDNN_PATCHLEVEL 21--#define CUDNN_VERSION    (CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL)#include "driver_types.h"

但我这没输出，查看cudnn.h，里面有一句

#include "cudnn_version.h"

再查看cudnn_version.h，里面有cuDNN版本信息，连着的三行分别代表主版本、次版本以及修定版本。

#ifndef CUDNN_VERSION_H_#define CUDNN_VERSION_H_#define CUDNN_MAJOR 8#define CUDNN_MINOR 7#define CUDNN_PATCHLEVEL 0#define CUDNN_VERSION (CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL)#define CUDNN_MAX_SM_MAJOR_NUMBER 9#define CUDNN_MAX_SM_MINOR_NUMBER 0#define CUDNN_MAX_DEVICE_VERSION (CUDNN_MAX_SM_MAJOR_NUMBER * 100) + (CUDNN_MAX_SM_MINOR_NUMBER * 10)#endif 

最后

前言中说了yum装的内核版本要和系统一样，你可能会想到这个命令，它就是安装和你内核版本一样的依赖。

yum install kernel-devel-$(uname -r) kernel-headers-$(uname -r)

但我升级前用这个命令提示找不到957的包，然后去pkgs.org也搜不到957的包，就去群里问了大佬，他让升kernel版本，升成1160。顺便还吐槽了我们还在用3.10，而截止到2023年2月底linux官方还在维护的最低版本是4.14。

参考链接

【Linux】 查看机器是否有GPU_linux查看gpu_jn10010537的博客-CSDN博客

GPU, CUDA,cuDNN三者的关系总结_挽手等风起的博客-CSDN博客

openEuler安装GPU、CUDA、cudnn_openeuler安装显卡驱动_irrationality的博客-CSDN博客

Kubernetes管理GPU应用 - breezey - 博客园 (cnblogs.com)

Tensorflow-gpu版本安装 - breezey - 博客园 (cnblogs.com)

CentOS部署显卡驱动:CUDA,cuDNN_天然玩家的博客-CSDN博客

CentOS 7 安装 NVIDIA 显卡驱动和 CUDA Toolkit_cuda toolkit centos_XueShengke的博客-CSDN博客

centos安装cuda · 大专栏 (dazhuanlan.com)

centos7安装显卡驱动、cuda以及cudnn_yingchenwy的博客-CSDN博客

CUDA与cuDNN安装教程（超详细）_kylinmin的博客-CSDN博客

Installation Guide :: NVIDIA Deep Learning cuDNN Documentation

来源地址：https://blog.csdn.net/fj_changing/article/details/129282112