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CentOS 7.8系统轻松安装NVIDIA深度学习环境全攻略

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在这个信息爆炸的时代，深度学习技术已经成为人工智能领域的热门话题。NVIDIA作为深度学习领域的领军企业，其GPU加速技术得到了广泛的应用。本文将详细讲解如何在CentOS 7.8系统上轻松安装NVIDIA深度学习环境，让你轻松开启深度学习之旅。

1. 系统准备

在开始安装之前，请确保你的CentOS 7.8系统满足以下要求：

  • 操作系统：CentOS 7.8
  • 显卡：支持CUDA的NVIDIA显卡
  • CUDA版本：与你的NVIDIA显卡型号相匹配
  • 其他：建议安装Python 3.6以上版本

2. 安装NVIDIA驱动程序

2.1 安装NVIDIA驱动程序

  1. 首先，关闭防火墙和SELinux：
systemctl stop firewalld
systemctl disable firewalld
setenforce 0
  1. 然后，安装NVIDIA驱动程序：
# 查找驱动程序版本
nvidia-smi

# 根据查询到的驱动程序版本，下载对应的.run文件
wget https://us.download.nvidia.com/XFree86/Linux-x86_64/440.44/440.44.run

# 安装驱动程序
sudo sh 440.44.run

2.2 配置NVIDIA驱动程序

  1. 添加用户到video和wheel组：
sudo usermod -a -G video,wheel $USER
  1. 更新grub2配置文件：
sudo grub2-mkconfig -o /boot/grub2/grub.cfg
  1. 重启系统：
sudo reboot

3. 安装CUDA Toolkit

3.1 下载CUDA Toolkit

  1. 访问NVIDIA官网，下载CUDA Toolkit安装包：
  2. 根据你的系统架构和CUDA版本，选择合适的安装包进行下载。

3.2 安装CUDA Toolkit

  1. 解压安装包：
tar -zxvf cuda-toolkit-10.2.89_linux.run
  1. 安装CUDA Toolkit：
sudo ./cuda_toolkit-10.2.89_linux.run
  1. 按照提示完成安装。

3.3 配置CUDA环境变量

  1. 打开.bashrc文件：
sudo gedit ~/.bashrc
  1. 在文件末尾添加以下内容：
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

  1. 保存并关闭文件。

  2. 刷新.bashrc文件：

source ~/.bashrc

4. 安装cuDNN

4.1 下载cuDNN

  1. 访问NVIDIA cuDNN官网，下载cuDNN安装包：
  2. 根据你的CUDA版本和操作系统，选择合适的cuDNN版本进行下载。

4.2 安装cuDNN

  1. 解压cuDNN安装包：
tar -zxvf cudnn-10.2-linux-x64-v8.0.4.44.tgz
  1. 将cuDNN文件复制到对应目录：
sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

5. 验证安装

  1. 打开终端，输入以下命令：
nvcc --version
  1. 如果安装成功，终端将显示CUDA编译器版本信息。

6. 总结

通过以上步骤，你已经在CentOS 7.8系统上成功安装了NVIDIA深度学习环境。接下来，你可以使用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，开始你的深度学习之旅。祝你在人工智能领域取得丰硕的成果！

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