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Ubuntu16.04显卡驱动更新及cuda、cudnn更新

记录自己在根据项目需求过程中对环境进行相关更新，分别单独安装显卡驱动与cuda。

显卡驱动更新

实现本机显卡驱动386到410的更新。

1、确保原有系统驱动卸载成功及默认驱动禁用

• 卸载系统原有驱动：sudo apt-get remove --purge nvidia*
• 禁用系统默认的Nouveau显卡驱动，终端执行命令：lsmod | grep nouveau，如果没有输出则表明已经禁用，如果有输出，如下图，
  
• 则需要禁掉，在终端执行：sudo gedit /etc/modprode.d/blacklist.conf，在blacklist.conf的最后添加下面几行：
  blacklist vga16fb
  blacklist nouveau
  blacklist rivafb
  blacklist rivatv
  blacklist nvidiafb
• 保存更新initramfs，终端执行：sudo update-initramfs -u
• 重启电脑确保禁用成功，重启之后再次终端输入：lsmod | grep nouveau，查看是否有输出，没有则表明禁用成功。

2、安装NVIDIA驱动

• 按住Ctrl+Al+F2 进入命令行界面，输入用户名和密码登录命令行界面，执行：
• sudo service lightdm stop
• sudo init 3
• 进入NVIDIA的.run文件目录下:
• sudo chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-410.78.run
• sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-410.78.run --no-opengl-files
• 安装过程中出现选择Yes or No时，分别如下选择：
• The distribution-provided pre-install script failed! Are you sure you want to continue?选择 yes 继续
• Would you like to register the kernel module souces with DKMS? This will allow DKMS to automatically build a new module, if you install a different kernel later?选择 No 继续
• Nvidia’s 32-bit compatibility libraries? 选择 No 继续
• Would you like to run the nvidia-xconfigutility to automatically update your x configuration so that the NVIDIA x driver will be used when you restart x? Any pre-existing x confile will be backed up.选择 Yes 继续
• 恢复到图形界面：sudo service lightdm start
• sudo reboot，终端执行：nvidia-smi出现下图则表明成功。
  

3、如重启电脑之后出现如下错误

• NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver. Make sure that the latest NVIDIA driver is installed and running.一般是内核冲突问题，网上也说通过下面命令可解决：
• sudo apt-get install dkms
• sudo dkms install -m nvidia -v 410.78，其中410.78是对应自己的显卡驱动版本号，可通过命令ll /usr/src查询
• 不过按照上面命令没有解决我的问题，此时则需要再查看是否禁用系统默认的Nouveau显卡驱动，如果没有则需要禁掉即可。重启电脑后输入：lsmod | grep nouveau 没有任何输出说明禁用成功。

Cuda及Cudnn的更新

1、Cuda更新

• 卸载原始的cuda9.0，两种方式：
• 1）如果/usr/local/cuda-9.0/bin/ 下存在文件uninstall_cuda_9.0.pl，则执行下面命令：
• sudo /usr/local/cuda-9.0/bin/uninstall_cuda_9.0.pl
• cd /usr/local/
• rm -r cuda-9.0
• 2）如果/usr/local/cuda-9.0/bin/ 下不存在文件uninstall_cuda_9.0.pl，则通过下面命令删除
• sudo apt-get remove --purge cuda*
• sudo apt-get update
• 安装cuda10.0，分别执行下面命令：
• sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64.deb
• sudo apt-key add /var/cuda-repo-<version>/7fa2af80.pub，其中<version>表示版本，通过Tab键可自动弹出
• sudo apt-get update
• sudo apt-get install cuda
• 打开root目录下的.bashrc文件（vi ~/.bashrc），在文件末尾添加以下路径， 命令如下：
• export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-10.0/lib64
• export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-10.0/bin
• export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-10.0
• 在终端运行：source ~/.bashrc
• 检查CUDA10.0是否安装成功， 终端执行下面命令：
• cat /usr/local/cuda/version.txt，显示版本号则成功

2、安装Cudnn

• 下载对应版本的cudnn，并cd到解压出的cuda文件夹中打开终端，执行如下命令：
• sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
• sudo cp lib64/lib* /usr/local/cuda/lib64/
• 建立软链接，进入/usr/local/cuda/lib64目录下，执行以下指令：
• sudo chmod +r libcudnn.so.7.6.1
• sudo ln -sf libcudnn.so.7.6.2 libcudnn.so.7
• sudo ln -sf libcudnn.so.7 libcudnn.so
• sudo ldconfig
• 检查cudnn是否安装成功， 执行如下命令：
• cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
• 如果出现如下字样，说明安装成功：

#define CUDNN_MAJOR 7#define CUDNN_MINOR 6#define CUDNN_PATCHLEVEL 1--#define CUDNN_VERSION (CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL)

• 再一次安装cuda10.2以及更新cudnn时，在sudo ldconfig时却出现下面错误，软链接出现一些错误

/sbin/ldconfig.real: /usr/local/cuda-10.2/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_ops_infer.so.8 is not a symbolic link/sbin/ldconfig.real: /usr/local/cuda-10.2/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_adv_infer.so.8 is not a symbolic link/sbin/ldconfig.real: /usr/local/cuda-10.2/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_cnn_infer.so.8 is not a symbolic link/sbin/ldconfig.real: /usr/local/cuda-10.2/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_cnn_train.so.8 is not a symbolic link/sbin/ldconfig.real: /usr/local/cuda-10.2/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_ops_train.so.8 is not a symbolic link/sbin/ldconfig.real: /usr/local/cuda-10.2/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_adv_train.so.8 is not a symbolic link

• 此时再需重新根据错误创建链接，然后再sudo ldconfig，再执行cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2即可。

sudo ln -sf /usr/local/cuda-10.2/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_adv_train.so.8.0.2 /usr/local/cuda-10.2/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_adv_train.so.8sudo ln -sf /usr/local/cuda-10.2/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_ops_infer.so.8.0.2 /usr/local/cuda-10.2/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_ops_infer.so.8sudo ln -sf /usr/local/cuda-10.2/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_cnn_train.so.8.0.2 /usr/local/cuda-10.2/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_cnn_train.so.8sudo ln -sf /usr/local/cuda-10.2/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_adv_infer.so.8.0.2 /usr/local/cuda-10.2/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_adv_infer.so.8sudo ln -sf /usr/local/cuda-10.2/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_ops_train.so.8.0.2 /usr/local/cuda-10.2/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_ops_train.so.8sudo ln -sf /usr/local/cuda-10.2/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_cnn_infer.so.8.0.2 /usr/local/cuda-10.2/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_cnn_infer.so.8

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