在Linux服务器上更换Nvidia驱动

2023-11-26 05:26| 来源: 网络整理| 查看: 265

本文记录在Linux服务器更换Nvidia驱动的流程。

需求

Linux 服务器上的 1080Ti 显卡驱动为387， CUDA 9，比较老旧，需要更换成可以运行pytorch 1.6的环境。

确定当前显卡型号\操作系统版本\目标环境查看显卡信息，确定自己的显卡型号： $ nvidia-smi

或

$ lspci | grep -i vga

输出的设备信息并不是我们熟悉的型号，比如我的输出为：

02:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation Device 1b06 (rev a1) 04:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation Device 1b06 (rev a1) 09:00.0 VGA compatible controller: Matrox Electronics Systems Ltd. G200eR2 (rev 01) 83:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation Device 1b06 (rev a1) 84:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation Device 1b06 (rev a1)

其中 Device 1b06 即为 1080Ti

可以进一步查看左边编号下的显卡信息

$ lspci -v -s 02:00.0 -> 02:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation Device 1b06 (rev a1) (prog-if 00 [VGA controller]) Subsystem: Gigabyte Technology Co., Ltd Device 376b Flags: bus master, fast devsel, latency 0, IRQ 83 Memory at 91000000 (32-bit, non-prefetchable) [size=16M] Memory at 3bfe0000000 (64-bit, prefetchable) [size=256M] Memory at 3bff0000000 (64-bit, prefetchable) [size=32M] I/O ports at 2000 [size=128] [virtual] Expansion ROM at 92080000 [disabled] [size=512K] Capabilities: Kernel driver in use: nvidia Kernel modules: nvidiafb, nouveau, nvidia_drm, nvidia 查看系统信息 $ lsb_release -a -> No LSB modules are available. Distributor ID: Ubuntu Description: Ubuntu 16.04.5 LTS Release: 16.04 Codename: xenial 查看系统位数 $ file /bin/ls -> /bin/ls: ELF 64-bit LSB executable, x86-64, version 1 (SYSV), dynamically linked, interpreter /lib64/ld-linux-x86-64.so.2, for GNU/Linux 2.6.32, BuildID[sha1]=d0bc0fb9b3f60f72bbad3c5a1d24c9e2a1fde775, stripped 确定需求的Cuda版本

比如 tensorflow-gpu 的各个版本对Cuda 和 cuDNN 都有自己的要求：

https://tensorflow.google.cn/install/source#linux

VersionPython versionCompilerBuild toolscuDNNCUDAtensorflow-2.3.03.5-3.8GCC 7.3.1Bazel 3.1.07.610.1tensorflow-2.2.03.5-3.8GCC 7.3.1Bazel 2.0.07.610.1tensorflow-2.1.02.7, 3.5-3.7GCC 7.3.1Bazel 0.27.17.610.1tensorflow-2.0.02.7, 3.3-3.7GCC 7.3.1Bazel 0.26.17.410.0tensorflow_gpu-1.15.02.7, 3.3-3.7GCC 7.3.1Bazel 0.26.17.410.0tensorflow_gpu-1.14.02.7, 3.3-3.7GCC 4.8Bazel 0.24.17.410.0tensorflow_gpu-1.13.12.7, 3.3-3.7GCC 4.8Bazel 0.19.27.410.0tensorflow_gpu-1.12.02.7, 3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.15.079tensorflow_gpu-1.11.02.7, 3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.15.079tensorflow_gpu-1.10.02.7, 3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.15.079tensorflow_gpu-1.9.02.7, 3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.11.079tensorflow_gpu-1.8.02.7, 3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.10.079tensorflow_gpu-1.7.02.7, 3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.9.079tensorflow_gpu-1.6.02.7, 3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.9.079tensorflow_gpu-1.5.02.7, 3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.8.079tensorflow_gpu-1.4.02.7, 3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.5.468tensorflow_gpu-1.3.02.7, 3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.4.568tensorflow_gpu-1.2.02.7, 3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.4.55.18tensorflow_gpu-1.1.02.7, 3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.4.25.18tensorflow_gpu-1.0.02.7, 3.3-3.6GCC 4.8Bazel 0.4.25.18

pytorch 同样有各个版本对Cuda的要求:

https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

我们需要安装pytorch1.6的环境,因此需要10.2 以上的Cuda版本.确定安装的驱动版本:

https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html#cuda-major-component-versions

CUDA ToolkitLinux x86_64 Driver VersionWindows x86_64 Driver VersionCUDA 11.1.1 Update 1>=455.32>=456.81CUDA 11.1 GA>=455.23>=456.38CUDA 11.0.3 Update 1>= 450.51.06>= 451.82CUDA 11.0.2 GA>= 450.51.05>= 451.48CUDA 11.0.1 RC>= 450.36.06>= 451.22CUDA 10.2.89>= 440.33>= 441.22CUDA 10.1 (10.1.105 general release, and updates)>= 418.39>= 418.96CUDA 10.0.130>= 410.48>= 411.31CUDA 9.2 (9.2.148 Update 1)>= 396.37>= 398.26CUDA 9.2 (9.2.88)>= 396.26>= 397.44CUDA 9.1 (9.1.85)>= 390.46>= 391.29CUDA 9.0 (9.0.76)>= 384.81>= 385.54CUDA 8.0 (8.0.61 GA2)>= 375.26>= 376.51CUDA 8.0 (8.0.44)>= 367.48>= 369.30CUDA 7.5 (7.5.16)>= 352.31>= 353.66CUDA 7.0 (7.0.28)>= 346.46>= 347.62

此时我们已经确定了当前环境为 64位 Ubuntu 16.04，显卡 1080Ti

目标 Cuda 10.2 以上,因此需要驱动版本 >= 440.33

下载驱动官网下载 https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/

在搜索列表中选择合适自己目标的驱动版本(也不建议选择最新的,应用开发有可能跟不上,够用就好)我下载了 NVIDIA-Linux-x86_64-450.80.02.run 安装驱动

需要强调的是我现在的安装环境是Linux服务器,没有图形界面,使用图形界面的同志不要按照此方案安装.

卸载已有的驱动 sudo /usr/bin/nvidia-uninstall sudo apt-get --purge remove nvidia-* 安装新驱动 sudo chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-450.80.02.run sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-450.80.02.run -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files

–no-opengl-files 只安装驱动文件,不安装OpenGL文件

–no-x-check 安装驱动时不检查X服务

–no-nouveau-check 安装驱动时不检查nouveau

查看驱动更新结果 $ nvidia-smi

更新成功。参考资料 https://blog.csdn.net/qq_30163461/article/details/80314630?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-2.control&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-2.controlhttps://www.cnblogs.com/haiyang21/p/12699593.html

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