首先選擇你的服務(wù)器主板支持的顯卡類型店枣，比如4090或A100.
然后拆機(jī)，對應(yīng)卡槽安裝顯卡阁将，注意考慮供電功率是否夠尤勋。4090的單個(gè)功率為450W.
然后安裝顯卡驅(qū)動变隔。
進(jìn)入[英偉達(dá)官網(wǎng)鏈接](下載 NVIDIA 官方驅(qū)動 | NVIDIA
)
image.png
選擇你對應(yīng)的系統(tǒng)和顯卡版本规伐。
image.png
選擇你想使用的驅(qū)動的版本，此處我選擇穩(wěn)定版匣缘，即第2個(gè)猖闪。點(diǎn)擊查看進(jìn)入下載界面即可鲜棠。
文件名可能類似
NVIDIA-Linux-x86_64-550.107.02.run
chmod 757 NVIDIA-Linux-x86_64-550.107.02.run
./NVIDIA-Linux-x86_64-550.107.02.run
按步驟安裝即可。
下面是安裝CUDA
nvdia-smi 命令查看你的顯卡支持的最高的cuda的版本萧朝。
image.png
紅圈圈住的字符即為當(dāng)前你的顯卡支持的CUDA的最高版本岔留。這里我選擇安裝CUDA11.8.
下載CUDA11.8 CUDA Toolkit 11.8 Downloads | NVIDIA Developer
image.png
這里我的系統(tǒng)是ubuntu 18.04，注意選擇你的系統(tǒng)的對應(yīng)版本
root安裝CUDA11.8
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run
sudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run
然后nvcc -V即可輸出信息检柬。
如果你不是root,也可以自己安裝想使用的cuda版本献联。
非root安裝cuda
第1步：mkdir ~/CUDA11.8 注意一定要是這個(gè)位置，版本不一樣可以換成是mkdir ~CUDA12.0
cp cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run ~/CUDA11.8
chmod 757 cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run
sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run
下面需要每一步手動選擇路徑何址，
image.png
使用回車鍵取消
Driver前面的x.然后選擇Options里逆，回車進(jìn)入。
image.png
選擇Toolkit Options選項(xiàng)進(jìn)入
image.png
進(jìn)入ChangeToolkit Install Path
image.png
修改里面的路徑為你上面新建的
~/CUDA11.8的絕對路徑
image.png
done用爪，之后修改Library路徑原押。
image.png
done,之后回到最開始的界面，選擇Install.
安裝完成后會出現(xiàn)bin路徑信息偎血。
修改
~/.bashrc文件诸衔，添加如下幾行：
image.png
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/home/XXX/CUDA11.8
export PATH="/home/XXX/CUDA11.8/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/home/XXX/CUDA11.8/lib64
注意里面的XXX需要是你的賬戶名。/home/XXX/CUDA11.8這個(gè)應(yīng)該是~/CUDA11.8對應(yīng)的絕對路徑颇玷。
安裝完成后笨农，運(yùn)行nvcc -V即會出現(xiàn)類似下面的信息。
image.png
安裝cuDNN
去注冊賬戶帖渠，下載你需要的版本的cuDNN .cuDNN Archive | NVIDIA Developer
image.png
注冊之后即可下載谒亦。如果你的系統(tǒng)很老，則可能需要選擇比較[早版本的cuDNN](cuDNN Archive | NVIDIA Developer 比如cuDNN9就不在支持ubuntu18.04了空郊。所以需要選擇更早的版本的cuDNN.
),注意后面的CUDA11.X選擇對應(yīng)的版本份招。
tar -xvJf cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda11-archive.tar.xz
cp cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda11-archive/include/cudnn.h ~/CUDA11.8/include/
cp cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda11-archive/lib/libcudnn* ~/CUDA11.8/lib64/
chmod a+r ~/CUDA11.8/include/cudnn*.h
chmod a+r ~/CUDA11.8/lib64/libcudnn*
參考地址：Linux 服務(wù)器下非root用戶安裝CUDA完整流程（多次踩雷經(jīng)驗(yàn)總結(jié)）_linux cuda安裝-CSDN博客
之后就可以安裝深度學(xué)習(xí)框架了。
