ubuntu18.04卸载cuda_ubuntu卸载gnome「建议收藏」

ubuntu18.04卸载cuda_ubuntu卸载gnome「建议收藏」目录目录前言卸载CUDA安装CUDA下载和安装CUDA下载和安装CUDNN测试安装结果参考资料前言最近在学习PaddlePaddle在各个显卡驱动版本的安装和使用,所以同时也学习如何在Ubu

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前言

最近在学习PaddlePaddle在各个显卡驱动版本的安装和使用,所以同时也学习如何在Ubuntu安装和卸载CUDA和CUDNN,在学习过程中,顺便记录学习过程。在供大家学习的同时,也在加强自己的记忆。本文章以卸载CUDA 11.8 和 CUDNN 8.9.6 为例,以安装CUDA 11.8 和 CUDNN 8.9.6 为例。

安装显卡驱动

禁用nouveau驱动

sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf

在文本最后添加:

blacklist nouveau
options nouveau modeset=0

然后执行:

sudo update-initramfs -u

重启后,执行以下命令,如果没有屏幕输出,说明禁用nouveau成功:

lsmod | grep nouveau

下载驱动

官网下载地址:https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn ,根据自己显卡的情况下载对应版本的显卡驱动,比如笔者的显卡是RTX2080ti:
在这里插入图片描述

下载完成之后会得到一个安装包,不同版本文件名可能不一样:

NVIDIA-Linux-x86_64-535.113.01.run

卸载旧驱动

以下操作都需要在命令界面操作,执行以下快捷键进入命令界面,并登录(注意:如果是桌面,操作这个会黑屏,如果是远程登录,不需要执行这条命令):

Ctrl-Alt+F1

执行以下命令禁用X-Window服务,否则无法安装显卡驱动:

sudo service lightdm stop

执行以下三条命令卸载原有显卡驱动:

sudo apt-get remove --purge nvidia*
sudo chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-410.93.run
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-535.113.01.run --uninstall

安装新驱动

直接执行驱动文件即可安装新驱动,一直默认即可:

sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-410.93.run

执行以下命令启动X-Window服务

sudo service lightdm start

最后执行重启命令,重启系统即可:

reboot

注意: 如果系统重启之后出现重复登录的情况,多数情况下都是安装了错误版本的显卡驱动。需要下载对应本身机器安装的显卡版本。

卸载CUDA

卸载CUDA很简单,一条命令就可以了,主要执行的是CUDA自带的卸载脚本,读者要根据自己的cuda版本找到卸载脚本:

sudo //usr/local/cuda-11.8/bin/cuda-uninstaller

卸载之后,还有一些残留的文件夹,之前安装的是CUDA 11.8。可以一并删除:

sudo rm -rf /usr/local/cuda-11.8/

这样就算卸载完了CUDA。

安装CUDA

安装的CUDA和CUDNN版本:

  • CUDA 11.8
  • CUDNN 8.9.6

接下来的安装步骤都是在root用户下操作的。

下载和安装CUDA

我们可以在官网:CUDA下载页面,
下载符合自己系统版本的CUDA。页面如下:
在这里插入图片描述

下载完成之后,给文件赋予执行权限:

chmod +x cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run

执行安装包,开始安装:

./cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run

开始安装之后,需要阅读说明,可以直接输入accept同意:

┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  End User License Agreement                                                  │
│  --------------------------                                                  │
│                                                                              │
│  NVIDIA Software License Agreement and CUDA Supplement to                    │
│  Software License Agreement. Last updated: October 8, 2021                   │
│                                                                              │
│  The CUDA Toolkit End User License Agreement applies to the                  │
│  NVIDIA CUDA Toolkit, the NVIDIA CUDA Samples, the NVIDIA                    │
│  Display Driver, NVIDIA Nsight tools (Visual Studio Edition),                │
│  and the associated documentation on CUDA APIs, programming                  │
│  model and development tools. If you do not agree with the                   │
│  terms and conditions of the license agreement, then do not                  │
│  download or use the software.                                               │
│                                                                              │
│  Last updated: October 8, 2021.                                              │
│                                                                              │
│                                                                              │
│  Preface                                                                     │
│  -------                                                                     │
│                                                                              │
│──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────│
│ Do you accept the above EULA? (accept/decline/quit):                         │
│ accept                                                                       │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

同意说明之后,可以开始安装,可以通过上下键移动,回车键选择和取消。这里要注意取消勾选安装驱动,因为我们已经安装过驱动了。然后移动到Install回车开始安装即可。

┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ CUDA Installer                                                               │
│ - [ ] Driver                                                                 │
│      [ ] 520.61.05                                                           │
│ + [X] CUDA Toolkit 11.8                                                      │
│   [X] CUDA Demo Suite 11.8                                                   │
│   [X] CUDA Documentation 11.8                                                │
│ - [ ] Kernel Objects                                                         │
│      [ ] nvidia-fs                                                           │
│   Options                                                                    │
│   Install                                                                    │
│                                                                              │
│                                                                              │
│                                                                              │
│                                                                              │
│                                                                              │
│                                                                              │
│                                                                              │
│                                                                              │
│                                                                              │
│                                                                              │
│                                                                              │
│                                                                              │
│ Up/Down: Move | Left/Right: Expand | 'Enter': Select | 'A': Advanced options │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

安装完成之后,可以配置他们的环境变量,在vim ~/.bashrc的最后加上以下配置信息:

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.8/lib64:/usr/local/cuda/extras/CPUTI/lib64
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.8
export PATH=$PATH:$LD_LIBRARY_PATH:$CUDA_HOME/bin

最后使用命令source ~/.bashrc使它生效。

可以使用命令nvcc -V查看安装的版本信息:

test@test:~$ nvcc -V
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2022 NVIDIA Corporation
Built on Wed_Sep_21_10:33:58_PDT_2022
Cuda compilation tools, release 11.8, V11.8.89
Build cuda_11.8.r11.8/compiler.31833905_0

测试安装是否成功

执行以下几条命令:

/usr/local/cuda-11.8/extras/demo_suite/
./deviceQuery

正常情况下输出:

./deviceQuery Starting...

 CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)

Detected 2 CUDA Capable device(s)

Device 0: "NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti"
  CUDA Driver Version / Runtime Version          12.2 / 11.8
  CUDA Capability Major/Minor version number:    7.5
  Total amount of global memory:                 22189 MBytes (23267246080 bytes)
  (68) Multiprocessors, ( 64) CUDA Cores/MP:     4352 CUDA Cores
  GPU Max Clock rate:                            1545 MHz (1.54 GHz)
  Memory Clock rate:                             7000 Mhz
  Memory Bus Width:                              352-bit
  L2 Cache Size:                                 5767168 bytes
  Maximum Texture Dimension Size (x,y,z)         1D=(131072), 2D=(131072, 65536), 3D=(16384, 16384, 16384)
  Maximum Layered 1D Texture Size, (num) layers  1D=(32768), 2048 layers
  Maximum Layered 2D Texture Size, (num) layers  2D=(32768, 32768), 2048 layers
  Total amount of constant memory:               65536 bytes
  Total amount of shared memory per block:       49152 bytes
  Total number of registers available per block: 65536
  Warp size:                                     32
  Maximum number of threads per multiprocessor:  1024
  Maximum number of threads per block:           1024
  Max dimension size of a thread block (x,y,z): (1024, 1024, 64)
  Max dimension size of a grid size    (x,y,z): (2147483647, 65535, 65535)
  Maximum memory pitch:                          2147483647 bytes
  Texture alignment:                             512 bytes
  Concurrent copy and kernel execution:          Yes with 3 copy engine(s)
  Run time limit on kernels:                     No
  Integrated GPU sharing Host Memory:            No
  Support host page-locked memory mapping:       Yes
  Alignment requirement for Surfaces:            Yes
  Device has ECC support:                        Disabled
  Device supports Unified Addressing (UVA):      Yes
  Device supports Compute Preemption:            Yes
  Supports Cooperative Kernel Launch:            Yes
  Supports MultiDevice Co-op Kernel Launch:      Yes
  Device PCI Domain ID / Bus ID / location ID:   0 / 1 / 0
  Compute Mode:
     < Default (multiple host threads can use ::cudaSetDevice() with device simultaneously) >
················································
deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 12.2, CUDA Runtime Version = 11.8, NumDevs = 2, Device0 = NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti, Device1 = NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti
Result = PASS

下载和安装CUDNN

进入到CUDNN的下载官网:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download ,然点击Download开始选择下载版本,当然在下载之前还有登录,选择版本界面如下,我们选择cuDNN Library for Linux
在这里插入图片描述

下载之后是一个压缩包,如下:

cudnn-linux-x86_64-8.9.6.50_cuda11-archive.tar.xz

然后对它进行解压,命令如下:

tar -xf cudnn-linux-x86_64-8.9.6.50_cuda11-archive.tar.xz

解压之后可以得到两个文件夹:

cudnn-linux-x86_64-8.9.6.50_cuda11-archive/include/
cudnn-linux-x86_64-8.9.6.50_cuda11-archive/lib/
cudnn-linux-x86_64-8.9.6.50_cuda11-archive/LICENSE

使用以下两条命令复制这些文件到CUDA目录下:

cp cudnn-linux-x86_64-8.9.6.50_cuda11-archive/lib/* /usr/local/cuda-11.8/lib64/
cp cudnn-linux-x86_64-8.9.6.50_cuda11-archive/include/* /usr/local/cuda-11.8/include/

拷贝完成之后,可以使用以下命令查看CUDNN的版本信息:

cat /usr/local/cuda-11.8/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

测试安装结果

到这里就已经完成了CUDA 11.8 和 CUDNN 8.9.6 的安装。可以安装对应的Pytorch的GPU版本测试是否可以正常使用了。安装如下:

pip install torch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

然后使用以下的程序测试安装情况:

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
import torch.backends.cudnn as cudnn
from torchvision import datasets, transforms


class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5)
        self.conv2 = nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5)
        self.conv2_drop = nn.Dropout2d()
        self.fc1 = nn.Linear(320, 50)
        self.fc2 = nn.Linear(50, 10)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv1(x), 2))
        x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv2_drop(self.conv2(x)), 2))
        x = x.view(-1, 320)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.dropout(x, training=self.training)
        x = self.fc2(x)
        return F.log_softmax(x, dim=1)


def train(model, device, train_loader, optimizer, epoch):
    model.train()
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        data, target = data.to(device), target.to(device)
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = F.nll_loss(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        if batch_idx % 10 == 0:
            print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format(
                epoch, batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset),
                       100. * batch_idx / len(train_loader), loss.item()))

def main():
    cudnn.benchmark = True
    torch.manual_seed(1)
    device = torch.device("cuda")
    kwargs = { 
   'num_workers': 1, 'pin_memory': True}
    train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
        datasets.MNIST('../data', train=True, download=True,
                       transform=transforms.Compose([
                           transforms.ToTensor(),
                           transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
                       ])),
        batch_size=64, shuffle=True, **kwargs)

    model = Net().to(device)
    optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.5)

    for epoch in range(1, 11):
        train(model, device, train_loader, optimizer, epoch)


if __name__ == '__main__':
    main()

如果正常输出一下以下信息,证明已经安装成了:

Train Epoch: 1 [0/60000 (0%)]	Loss: 2.365850
Train Epoch: 1 [640/60000 (1%)]	Loss: 2.305295
Train Epoch: 1 [1280/60000 (2%)]	Loss: 2.301407
Train Epoch: 1 [1920/60000 (3%)]	Loss: 2.316538
Train Epoch: 1 [2560/60000 (4%)]	Loss: 2.255809
Train Epoch: 1 [3200/60000 (5%)]	Loss: 2.224511
Train Epoch: 1 [3840/60000 (6%)]	Loss: 2.216569
Train Epoch: 1 [4480/60000 (7%)]	Loss: 2.181396

参考资料

  1. https://developer.nvidia.com
  2. https://www.cnblogs.com/luofeel/p/8654964.html
    ]

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