企业官网建设流程全解析

1、安装前准备工作

确认GPU型号和操作系统版本
准备gpu驱动和CUDA软件包
在nvidia官网进行驱动包下载

2、下载对应的显卡驱动，CUDA驱动等安装包

GPU驱动下载链接

CUDA下载链接
选择合适的操作系统版本进行下载。

Linux系统均选择 Linux 64-bit、CUDA Toolkit选择对应版本
注意该版本一定要大于等于cuda软件的版本。
选择CUDA及GPU驱动版本，需同时考虑与客户程序的兼容性问题。
CUDA 12.0 建议搭配CUDA CUDA toolkit 12.0版本的GPU驱动

3、检查服务器GPU识别情况

安装GPU驱动之前需要在操作系统下查看GPU卡是否能够完全识别,如不能识别需要进行重新插拔、对调测试 步骤进行硬件排查，确保可以查看到所有的GPU

lspci|grep-i nvidia

4、显卡驱动和CUDA卸载方法：

显卡驱动卸载方法：

/usr/bin/nvidia-uninstall

CUDA卸载方法：

/usr/local/cuda-X.Y/bin/cuda-uninstaller

老版本CUDA卸载方法

/usr/local/cuda-X.Y/bin/uninstall_cuda_X.Y.pl

5、安装显卡驱动和必要的插件

5-1、安装gcc、g++编译器

GPU驱动安装时需要gcc编译器。
cuda安装samples测试程序进行make时需要g++，但安装cuda软件包时不需要。

CentOS 7

检查版本

gcc-v

g++-v

软件包安装

安装GCC、GCC-C++时建议挂载本地yum源来挂载

yum install gcc

yum install gcc-c++

SUSE

检查版本

gcc-v

g++-v

软件包安装

zypperingcc

zypperingcc-c++

Ubuntu

检查版本

gcc-v

g++-v

软件包安装

apt install gcc

apt install g++

apt install make

软件包检查

dpkg-l gcc

dpkg-l g++

dpkg-l make

5-2、安装kernel-devel和kernel-headers软件包

CentOS 7

安装kernel、kernel-devel、kernel-header时建议挂载本地yum源来挂载

yum install kernel-devel-$(uname-r)kernel-headers-$(uname-r)

Ubuntu

Ubuntu可以不安装，也可以从阿里镜像站或网易镜像站下载，需注意内核版本。

SUSE

zypper install kernel-source-$(uname-r)

只安装这一个即可

zypper install kernel-default-devel-$(uname-r)

5-3、禁用系统自带的nouveau模块**

检查nouveau模块是否加载，已加载则先禁用

lsmod|grep nouveau

CentOS 7

没有blacklist-nouveau.conf文件则创建

vim/usr/lib/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

添加内容如下

blacklist nouveau options nouveau modeset=0

执行如下命令使内核生效

dracut-force

需要重启服务器后才可真正禁用nouveau

Ubuntu

vim/etc/modprobe.d/blacklist.conf

在文本最后添加以下内容：

blacklist nouveau options nouveau modeset=0

保存退出，执行以下命令生效：

update-initramfs-u

重启操作系统

5-4、修改系统运行级别为文本模式

GPU驱动安装必须在文本模式下进行

CentOS 7

systemctl set-defaultmulti-user.target

Ubuntu

systemctl stop lightdm systemctl set-defaultmulti-user.target（也可以不执行此命令）

ctrl+alt+F1 切换到其他字符终端窗口（F7为图形中断窗口），或者init 3

SUSE

vim/etc/inittab

修改id:5:initdefault:为id:3:initdefault:

重启系统后,使禁用nouveau模块配置生效并进入文本模式

5-5、GPU驱动安装

(1)、root用户下进行GPU驱动
赋予驱动包安装权限

chmod+xNVIDIA-xxx.run

(2)、root用户下进行GPU驱动

./NVIDIA-Linux-x86_64-x.y.run--no-opengl-files

可选参数：
--no-opengl-files：表示只安装驱动文件，不安装OpenGL文件。这个参数不可省略，否则会导致登陆界面死循环，英语一般称为”login loop”或者”stuck in login”。（适用于图形化界面安装显示显卡的情况，若选择此参数，可以理解为将该显卡当成运算卡来用）
--no-x-check：表示安装驱动时不检查X服务，非必需。（不调整为文本模式适用）
--no-nouveau-check：表示安装驱动时不检查nouveau，非必需。（没有执行上面的nouveau禁用）

5-6、GPU驱动设置内存常驻模式

CentOS 7

1、配置GPU驱动内存常驻模式使得GPU驱动模式设置为常驻内存：

nvidia-smi-pm1

2、设置开机自启动

vim/etc/rc.d/rc.local

在文件中添加一行

nvidia-smi-pm1

4、赋予/etc/rc.d/rc.local文件可执行权限

chmod+x/etc/rc.d/rc.local

若无/etc/rc.d/rc.local，也可修改/etc/rc.local

vim/etc/rc.local

chmod+x/etc/rc.local

Ubuntu

下面的操作只适合Ubuntu18.04
也可以参考此文档

1、创建文件：

vim/etc/systemd/system/rc-local.service

2、将下面的文字复制里面

[Unit]Description=/etc/rc.local Compatibility ConditionPathExists=/etc/rc.local[Service]Type=forking ExecStart=/etc/rc.local start TimeoutSec=0StandardOutput=tty RemainAfterExit=yes SysVStartPriority=99[Install]WantedBy=multi-user.target

上面的操作只适用于Ubuntu 18.04，下面的操作适用于全部的Ubuntu版本
1、创建文件：

vim/etc/rc.local

2、在文本中写入

#!/bin/sh -envidia-smi-pm1exit0

3、赋予可执行权限

chmod+x/etc/rc.local

4、启动服务并设置服务开机自启动

systemctl enable rc-local.service

systemctl start rc-local.service

systemctl status rc-local.service

6、重启系统后验证

SUSE

vim/etc/init.d/after.local

没有就新建

nvidia-smi-pm1

chmod+x/etc/init.d/after.local

安装完GPU驱动后，可以使用nvidia-smi命令进行GPU状态查看及相关配置。

nvidia-smi

6、安装CUDA

安装CUDA之前要先确定一下CUDA的版本最高支持到多大，此处是12.4，证明是最大支持的CUDA版本为12.4，可以装低版本的，尽量不要安装比12.4高的CUDA。具体的可以去官网进行查询

nvidia-smi

安装CUDA链接可以在这里根据官网的操作，wget下载完成，然后sh直接安装，若机器禁止连外网，也可以复制后面的链接，在别的笔记本电脑上下载一下该驱动，然后上传到机器上，并sh进行安装

执行完sh后会没有任何反馈，这个是正常的，我们稍作片刻，等待弹出此界面后输入accept即可

因为前面已经安装了显卡驱动了，需要取消Driver前面的X，然后只安装CUDA相关参数，最后选择Install进行安装。

安装完后会有日志提示，安装成功

7、配置CUDA环境变量

接着我们需要添加CUDA的环境变量

vim~/.bashrc

在环境变量末尾加入该命令（具体cuda版本视情况而改变）

exportPATH=/usr/local/cuda-X.Y/bin:$PATHexportLD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-X.Y/lib64:$LD_LIBRARY_PATHexportCUDA_HOME=/usr/local/cuda

编译一下环境变量

source~/.bashrc

至此我们安装cuda成功，可以通过以下命令查看cuda信息：
查看CUDA版本信息：

nvcc--version

nvcc-V

8、压力测试

压力测试请软件请自行下载，也可联系作者要百度网盘链接
将文件进行解压

tar-zxvf gpu-burn-master.tar.gz

进入gpu-burn-master文件夹内执行make进行gpu-burn文件
进行压力测试

./gpu_burn 秒数

这个只能用cuda版本为12.9以下的版本，如果版本为13.0以上的版本，需要进行文本编译Makefile
将前4行

ifneq("$(wildcard /usr/bin/nvcc)","")CUDAPATH?=/usrelseifneq("$(wildcard /usr/local/cuda/bin/nvcc)","")CUDAPATH?=/usr/local/cuda endif

调整为

ifneq("$(wildcard /usr/local/cuda/bin/nvcc)","")CUDAPATH?=/usr/local/cudaelseifneq("$(wildcard /usr/bin/nvcc)","")CUDAPATH?=/usr endif

先去检测/usr/local/cuda/bin/nvcc中是否有cuda版本，如果没有再去/usr中去检测

修改第27行和28行的数值
将

COMPUTE?=70CUDA_VERSION?=13.2.0

COMPUTE 数值查询方式参考值

查询方法：

nvidia-smi--query-gpu=name,compute_cap--format=csv

此处查询的数值为7.0，则COMPUTE ?= 70

CUDA_VERSION填写的版本为实际安装的cuda版本

该版本为修改好的版本，直接可以兼容cuda13.0以上的版本，之前版本仅能兼容12.9及以下的版本

新建一个窗口实时观察显卡状态