文档简介：
P1型云主机安装NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包（推荐使用）
操作场景
使用私有镜像P1型弹性云主机创建成功后，需安装NVIDIA驱动，从而实现计算加速功能。对于其他类型弹性云主机，无需执行本操作，。
前提条件
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已绑定弹性IP。
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已根据下表，下载对应操作系统所需驱动的安装包。
表1-1 NVIDIA驱动下载
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需要下载的驱动 |
安装包名称 |
下载地址 |
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GPU驱动 |
NVIDIA-Linux-x86_64-375.66.run |
/download/driverResults.aspx/118955/en-us |
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CUDA Toolkit |
cuda_8.0.61_375.26_linux.run |
/compute/cuda/8.0/Prod2/local_installers/cuda_8.0.61_375.26_linux-run |
操作步骤
步骤 1 登录P1型弹性云主机，并执行以下命令，切换至root权限。
sudo su
步骤 2 安装NVIDIA驱动的依赖包gcc和g++。
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对于Ubuntu 16.04 64bit，执行以下命令：
sudo apt-get install gcc
sudo apt-get install g++
sudo apt-get install make
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对于CentOS 7.3，无需执行该操作。
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对于Debian 8.0，执行以下命令：
sudo apt-get install gcc
sudo apt-get install g++
sudo apt-get install make
sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)
步骤 3 （可选）禁用Nouveau驱动。
如果弹性云主机安装了Nouveau驱动，为避免安装NVIDIA驱动时发生冲突，需先禁用。
1. 执行以下命令，查看弹性云主机是否安装Nouveau驱动。
lsmod | grep nouveau
− 是，执行步骤3.2。
− 否，执行步骤4。
2. 将如下语句添加至文件“/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf”的末尾。如果没有该文件，请新建一个。
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
3. 执行以下命令，重新生成一个initramfs。
update-initramfs -u
4. 执行以下命令，重启弹性云主机。
reboot
步骤 4 （可选）关闭X服务。
如果弹性云主机当前为图形化界面，为避免安装NVIDIA驱动时发生冲突，需先关闭X服务。
1. 执行以下命令，切换至多用户模式。
systemctl set-default multi-user.target
2. 执行以下命令，重启弹性云主机。
reboot
步骤 5 （可选）安装GPU驱动。
您可以使用CUDA Toolkit安装包中自带的GPU驱动，或者单独下载配套的GPU驱动版本。如无特殊要求，推荐您安装本节前提条件中提供的GPU驱动版本“NVIDIA-Linux-x86_64-375.66.run”，该版本已经过充分验证。
下载并安装GPU驱动的通用方法如下：
1. 将下载的GPU驱动安装包“NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.yy.run”上传到弹性云主机的“/tmp”目录下。
其中，驱动下载地址：/Download/index.aspx?lang=en
2. 执行以下命令，安装GPU驱动。
sh ./NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.yy.run
3. 执行以下命令，删除压缩包。
rm -f NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.yy.run
步骤 6 安装CUDA Toolkit。
如无特殊要求，推荐您安装本节前提条件中提供的CUDA Toolkit版本“cuda_8.0.61_375.26_linux.run”，该版本已经过充分验证。
下载并安装CUDA Toolkit的通用方法如下：
1. 将下载的CUDA Toolkit安装包“cuda_a.b.cc_xxx.yy_linux.run”上传到弹性云主机的“/tmp”目录下。
其中，CUDA Toolkit下载地址：/cuda-downloads
2. 执行以下命令，修改权限。
chmod +x cuda_a.b.cc_xxx.yy_linux.run
3. 执行以下命令，安装CUDA Toolkit。
./cuda_a.b.cc_xxx.yy_linux.run -toolkit -samples -silent -override --tmpdir=/tmp/
4. 执行以下命令，删除压缩包。
rm -f cuda_a.b.cc_xxx.yy_linux.run
5. 执行如下三条命令，验证是否安装成功。
cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQueryDrv/
make
./deviceQueryDrv
回显信息中包含“Result = PASS”，表示CUDA Toolkit和GPU驱动安装成功。
./deviceQueryDrv Starting...
CUDA Device Query (Driver API) statically linked version
Detected 1 CUDA Capable device(s)
Device 0: "Tesla P100-PCIE-16GB"
CUDA Driver Version: 8.0
CUDA Capability Major/Minor version number: 6.0
Total amount of global memory: 16276 MBytes (17066885120 bytes)
(56) Multiprocessors, ( 64) CUDA Cores/MP: 3584 CUDA Cores
GPU Max Clock rate: 1329 MHz (1.33 GHz)
Memory Clock rate: 715 Mhz
Memory Bus Width: 4096-bit
L2 Cache Size: 4194304 bytes
Max Texture Dimension Sizes 1D=(131072) 2D=(131072, 65536) 3D=(16384, 16384, 16384)
Maximum Layered 1D Texture Size, (num) layers 1D=(32768), 2048 layers
Maximum Layered 2D Texture Size, (num) layers 2D=(32768, 32768), 2048 layers
Total amount of constant memory: 65536 bytes
Total amount of shared memory per block: 49152 bytes
Total number of registers available per block: 65536
Warp size: 32
Maximum number of threads per multiprocessor: 2048
Maximum number of threads per block: 1024
Max dimension size of a thread block (x,y,z): (1024, 1024, 64)
Max dimension size of a grid size (x,y,z): (2147483647, 65535, 65535)
Texture alignment: 512 bytes
Maximum memory pitch: 2147483647 bytes
Concurrent copy and kernel execution: Yes with 2 copy engine(s)
Run time limit on kernels: No
Integrated GPU sharing Host Memory: No
Support host page-locked memory mapping: Yes
Concurrent kernel execution: Yes
Alignment requirement for Surfaces: Yes
Device has ECC support: Enabled
Device supports Unified Addressing (UVA): Yes
Device PCI Domain ID / Bus ID / location ID: 0 / 0 / 6
Compute Mode:
< Default (multiple host threads can use ::cudaSetDevice() with device simultaneously) >
Result = PASS
----结束
