Ubuntu 16.04 安装CUDA 9.0 + cuDNN 7.4.2实战指南

深度学习实战指南：在Ubuntu 16.04操作系统上搭建CUDA 9.0和cuDNN 7.4.2环境，本文详细介绍了如何安装这两个关键的GPU加速工具，以便于在深度学习项目中利用NVIDIA TITAN Xp显卡进行高效的计算。 首先，安装过程从NVIDIA官网获取适合的驱动程序开始，根据GPU型号（如NVIDIA TITAN Xp）下载对应版本的驱动安装包（例如NVIDIA-Linux-x86_64-410.78.run），由于该驱动采用.run格式，安装过程相对复杂。安装前必须禁用NVIDIA显卡上的开源驱动Nouveau，因为它可能会与官方驱动冲突。禁用Nouveau的步骤包括在`/etc/modprobe.d/blacklist.conf`文件中添加相关行，如blacklisting nouveau和lbm-nouveau模块，并设置nouveau选项为0，然后更新内核和重启系统。 进入文本模式后，通过`sudo service lightdm stop`停止X服务器，转到安装目录，对安装脚本赋予执行权限，运行`nvidia.run --no-opengl-files`以避免不必要的OpenGL文件。安装过程中可能出现错误，但通常可以忽略继续，直至安装完成。 安装完成后，通过命令`nvidia-smi`可以查看GPU的详细信息，确认驱动是否正确安装并能正常工作。最后，重启系统以确保所有更改生效。 在Ubuntu 16.04上安装CUDA 9.0和cuDNN 7.4.2的这个教程对于深度学习开发者来说至关重要，因为它提供了在本地硬件上充分利用GPU进行卷积神经网络训练和推理的必要步骤。通过这些步骤，开发者可以优化他们的深度学习工作流程，提高模型训练的速度和效率。同时，理解并遵循这些安装步骤有助于避免常见的技术难题，确保整个开发环境的稳定性和兼容性。