安装 nvidia 显卡驱动及故障排查

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安装 nvidia 显卡驱动及故障排查

引言

在一台旧一点的服务器 (CentOS 8.5.2111) 上安装 NVIDIA 显卡驱动及 CUDA 工具包。

如果是 ubuntu 系统，用apt安装，基本上把yum换成apt即可。

过程

一定注意，一定要先查看 PyTorch 和 cuda 的对应关系，避免重装。

PyTorch 和 cuda 的对应关系在PyTorch 官网查看。

而 cuda 和 nvidia-driver 的版本对应关系在CUDA 12.6 Update 2 Release Notes查看。

安装顺序：显卡驱动 → CUDA → CUDA Toolkit → cuDNN → Pytorch

以这台服务器的显卡型号为 Tesla V100 PCIe 32GB 为例，PyTorch 可以和 cuda 12.4 对应，所以安装 cuda 12.4.1, 对应的 nvidia-driver 是 550.54.15。

检查显卡型号

打开终端并运行以下命令，查看显卡型号：

代码语言：bash复制

lspci | grep -i nvidia

若显卡支持 CUDA 加速，可以看到 NVIDIA 显卡的型号（如 NVIDIA GeForce GTX 1080）。

安装 NVIDIA 驱动

准备环境：

代码语言：bash复制

sudo yum -y install kernel-devel
sudo yum -y install epel-release
sudo yum -y install gcc

在 CentOS 上，如果找不到 nvidia-driver-latest-dkms，可以尝试以下步骤来手动安装 NVIDIA 驱动和 CUDA。

手动下载并安装 NVIDIA 驱动

前往 NVIDIA 官方网站：

NVIDIA 驱动下载。

选择你的显卡型号和操作系统，然后下载对应的驱动程序。

安装 NVIDIA 驱动：

• 下载驱动后，将安装包下载到某个目录，然后通过终端进入该目录。
• 为驱动程序添加执行权限并运行安装程序：

这时候有两种选择，一种是下载可执行文件 (run), 一种是下载打包好的程序 (deb, rpm), 这里先实验了程序，重启后无效，所以选择下载可执行文件：

前面说过，以这台服务器的显卡型号为 Tesla V100 PCIe 32GB 为例，对应的 nvidia-driver 是 550.54.15。

代码语言：bash复制

wget .54.15/NVIDIA-Linux-x86_64-550.54.15.run
sudo chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-*.run
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-*.run

交互界面选择默认即可。

程序方法：

代码语言：bash复制

wget .127.05/nvidia-driver-local-repo-rhel8-550.127.05-1.0-1.x86_64.rpm
sudo chmod +x ./nvidia-driver-local-repo-rhel8-*.rpm
sudo yum install ./nvidia-driver-local-repo-rhel8-*.rpm

但是事实上提示安装成功了，但是重启后无效，所以还是选择下载可执行文件。

按照提示完成安装，确保在安装时禁用 nouveau 驱动（如有提示），然后重启系统。

代码语言：bash复制

sudo reboot

验证安装：

重启后，运行以下命令验证驱动是否成功安装：

代码语言：bash复制

nvidia-smi

若显示 NVIDIA 驱动信息，即表明安装成功。

安装 CUDA

添加 CUDA 存储库：

代码语言：bash复制

sudo yum-config-manager --add-repo=.repo

安装 CUDA 工具包：

在nvidia-smi显示的信息中，右上角有对应的 CUDA 版本，以 CUDA 12.4 为例，运行以下命令：

手动安装：

首先在CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer找到对应的版本，然后下载。

代码语言：bash复制

sudo yum install -y libXi-devel libXmu-devel libXt-devel libXext-devel libX11-devel gcc-c++

wget .4.1/local_installers/cuda_12.4.1_550.54.15_linux.run
sudo sh cuda_12.4.1_550.54.15_linux.run
# sudo TMPDIR=/dev/sda1/home/tmp sh cuda_12.4.1_550.54.15_linux.run

如果提示下面的错误，可以通过设置 TMPDIR 环境变量，将临时文件存储在空间充足的目录中，例如 /home/tmp

代码语言：bash复制

Extraction failed.
Ensure there is enough space in /tmp and that the installation package is not corrupt
Signal caught, cleaning up

如果有另一个分区空间足够大，可以将 /tmp 挂载到那个分区。例如，如果 /home 有足够空间，可以创建一个临时目录并挂载：

创建新的临时目录：

代码语言：bash复制

sudo mkdir /dev/sda1/home/tmp

将 /tmp 挂载到新的目录，并重新运行安装程序：

代码语言：bash复制

sudo mount --bind /dev/sda1/home/tmp /tmp

运行安装完成后，再恢复原有设置：

代码语言：bash复制

sudo umount /tmp

自动安装 (依旧可以跑但是实际跑不完)：

代码语言：bash复制

sudo yum install cuda-12-4 -y

配置环境变量：

将 CUDA 的路径添加到环境变量中：

代码语言：bash复制

ls /usr/local/cuda-*
echo 'export PATH=/usr/local/cuda-12.4/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.4/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

验证 CUDA 安装：

运行以下命令检查 CUDA 安装是否成功：

代码语言：bash复制

nvcc -V

正确显示 CUDA 版本信息说明安装成功。

结论

不得不说，折腾了很久，在网络文章和官方文档的帮助下，终于成功了。今天的吃一堑就到此为止吧...

篇外

这里特别说明一点，我也不知道为什么反正阿里云的镜像是不能用的，但是清华镜像可以用，所以特别说明如何切换清华镜像。

比如阿里的镜像源是/，清华镜像源是/，只需要把/换成/即可，按官网的命令是使用sed。

既是说，把/etc/yum.repos.d/目录下的CentOS-Base.repo文件中的都替换成清华镜像源，而我这里已经用了阿里源，所以我应该是把替换成。

代码语言：bash复制

sed -e "s|^mirrorlist=|#mirrorlist=|g" \
    -e "s|^#baseurl=/\$releasever|baseurl=.5.2111|g" \
    -e "s|^#baseurl=/\$contentdir/\$releasever|baseurl=.5.2111|g" \
    -i.bak \
    /etc/yum.repos.d/CentOS-*.repo

然后更新缓存：

代码语言：bash复制

sudo yum makecache
sudo yum install epel-release

如果不小心已经弄坏了原有的原始仓库文件，可以从阿里云镜像的下载地址下载：

repo:

.5.2111.repo

epel:

.repo

引用

1. 240107-RHEL8+RHEL9 配置安装：NVIDIA 驱动（15 步）+CUDA（4 步）+CUDNN（5 步）+GPU 压力测试_rhel9 安装 n 卡驱动-CSDN 博客
2. Download The Official NVIDIA Drivers | NVIDIA
3. CUDA 12.6 Update 2 Release Notes
4. CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer
5. CentOS8 修改国内镜像源 - 吕金林 - 博客园
6. centos-vault | 镜像站使用帮助 | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror
7. epel | 镜像站使用帮助 | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

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