算法环境安装GPU驱动、CUDA、cuDNN、Docker及NVIDIA Container Toolkit

环境要求

• 内核版本 > 3.10 的 GNU/Linux x86_64
• Docker >=19.03（支持最低的版本为1.12）
• 架构 >= Kepler（或计算能力 3.0）的 NVIDIA GPU
• NVIDIA Linux 驱动程序>= 418.81.07（不支持较旧的驱动程序版本或分支）

• GPU驱动安装

• 下载对应型号GPU驱动安装 例如A10

• # 查看显卡是否正常识别
  lspci | grep NVIDIA
  
  # 禁用nouveau并重启
  cat > /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf << EOF
  blacklist nouveau
  options nouveau modeset=0
  EOF
  
  #centos
  sudo dracut --force
  reboot
  
  #ubuntu
  sudo update-initramfs -u
  sudo reboot
  
  # 若没有输出，则表示禁用成功
  lsmod |grep nouveau
  
  # centos安装基础依赖环境
  yum -y install gcc kernel-devel kernel-headers
  
  # ubuntu安装gcc和make
  apt-get -y  install  gcc make
  
  # 安装GPU驱动
  cd /opt
  #若没有驱动包先下载
  https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/
  https://www.nvidia.com/Download/driverResults.aspx/224350/en-us/
  chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-515.105.01.run
  sh NVIDIA-Linux-x86_64-515.105.01.run -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files
  
  #验证
  nvidia-smi
  正常显示驱动版本及设备信息则安装成功

• 安装过程

• 1.Would you like to register the kernel module sources with DKMS? 
  选择NO
  2.Install 32-bit compatibility libraries? 
  选择N
  3.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NO
  其他选择默认

• 报错解决

• 报错：Unable to load the kernel module 'nvidia.ko' 
  # 根据实际环境指定内核源文件路径
  yum install kernel-devel-$(uname -r) kernel-headers-$(uname -r)
  sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-515.105.01.run --no-opengl-files --kernel-source-path=/usr/src/kernels/3.10.0-1127.13.1.el7.x86_64/ （根据实际内核版本执行）
  
  # 若kernel initramfs不存在，需重新生成
  mv /boot/initramfs-$(uname -r).img /boot/initramfs-$(uname -r).img.bak
  dracut /boot/initramfs