manjaro18.04 安装显卡驱动、cudau以及cudnn – Python量化投资

manjaro18.04 安装显卡驱动、cudau以及cudnn

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1 笔记本双显卡驱动安装

Manjaro NVIDIA驱动问题的解决方案

1.1 安装non-free驱动

  • 在终端中输入以下命令来检查已安装的驱动程序

    inxi -G
    


1.png

  • 安装NVIDIA驱动

    如果在安装manjaro时驱动选择nofree,那么这里驱动可能已经安装好,如果没有安装驱动使用以下命令安装

    sudo mhwd -a pci nonfree 0300
    
  • 重启电脑,确认驱动程序(Bumbee)已安装并且正在运行

    mhwd -li
    


2.png

1.2 使用bbswitch管理来切换显卡

  • 安装

    sudo pacman -S bumblebee bbswitch
    
  • 添加用户到bumblebee组

    sudo gpasswd -a XXX bumblebee
    这里XXX是你的用户名称,比如我的用户名称叫buddyhs
    sudo gpasswd -a buddyhs bumblebee
    
  • 启动bumblebeed.service服务

    sudo systemctl enable bumblebeed.service
    
  • 安装依赖

    sudo pacman -S bumblebee nvidia opencl-nvidia lib32-nvidia-utils lib32-opencl-nvidia mesa lib32-mesa-libgl xf86-video-intel
    
  • 配置Bumblebee

    打开文件

    sudo gedit /etc/bumblebee/bumblebee.conf
    

    修改文件中的PMMethod为bbswitch


3.png

  • 重启

    reboot
    
  • 启用NVIDIA独立显卡

    sudo tee /proc/acpi/bbswitch <<< ON 
    
  • 查看nvidia-smi

    nvidia-smi
    


4.png

  • 查看nvidia-settings

    直接使用输入命令打不开,输入指令

    optirun -b none nvidia-settings -c :8
    


5.png


2 安装最新版cuda和cudnn

1.manjaro深度学习tensorflow环境搭建 cuda cudnn nvidia显卡设置

2.manjaro+cuda安装

3.Manjaro折腾笔记:我的数据科学环境搭建之路

2.1安装cuda

  • 使用pacman安装

    这里安装的是最新版本的cuda和配套cudnn

    sudo pacman -S cuda cudnn
    

    期间可能会因为网络的原因安装失败,如果失败重新输入命令继续安装即可

  • 添加环境变量

    .bashrc.zshrc中加入环境变量,以.zshrc为例

    sudo gedit ~/.zshrc
    

    添加

    export CUDA_HOME=/opt/cuda
    export PATH=/opt/cuda/bin:$PATH
    export LD_LIBRARY_PATH=/opt/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
    

    保存配置

    source ~/.zshrc
    
  • 
    
  • 查看cuda安装信息

    nvcc -V
    


6.png

  • 验证安装

    切换root用户

    su - root
    

    执行

    cd  /opt/cuda/samples
    cd ~/samples
    make                      //make的过程比较漫长,耐心等待
    
  
如是笔记本双显卡,需要先开启独立显卡
  

sudo tee /proc/acpi/bbswitch <<< ‘ON’
systemctl enable bumblebeed.service

  
测试
  

cd ~/samples/bin/x86_64/linux/release
./deviceQuery


在窗口中查看最后一行的结果是否为pass,如果是则表示CUDA安装成功
![7.png](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/14092653-4cfcf05046e52f8c.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)
#### 2.2 cudnn
​   暂时我不知道这种方式安装需不需要把cudnn移至cuda文件夹中去,下次测试过了更新
​   目前的cudnn.h在`/usr/include/cudnn.h`,`lib64的文件` 在`/usr/lib64`  中

https://www.jianshu.com/p/1b0c1860c6cc

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