在笔记本双显卡上构建GPU运行cuda和cudnn环境_双显卡cuda - CSDN文库

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OpenAI Gym 入门与提高（二）

在笔记本双显卡上构建 GPU 运行 cuda 和 cudnn 环境

By Sujim（sjm.nudt@gmail.com）

2016.07.17

我的笔记本 lenovo y430p，双显卡(intel+nvidia GeForce gtx 850M)尝试过

好多次总是在安装完 CUDA 后重启黑屏或是卡在登陆界面无法进入系统。网络

尚那些禁止开源驱动的文章做法也不适用。

采用下列的安装过程，最终安装的是：

• ubuntu16.04X64

• nvidia-cuda-toolkit7.5

• cudnn5.0

• gcc4.9, g++4.9

• theano

• tensorflow

• openai gym[all]

• python2.7

• oracle jkd 1.8.0.91

• eclipse Luna Service Release 2 (4.4.2) with pydev plugin

以下是配置的全过程，最终目的是使用 tensorflow（cuda+cudnn）或

theano(cuda)并利用 gpu 加速，采用 openai gym 作为测试平台，eclipse with

pydev 作为开发平台。

1.首先安装 Ubuntu16.04,之前装的是 14.04，但总是装完 CUDA 后重启黑屏。

在 16.04 的软件更新中可以同时更新到 NVIDIA 的独显和 Intel 的集显。

采用以下命令可以从 ubuntu14.04 在线更新至 ubuntu16.04

sudo do-release-upgrade -d

或者直接安装 ubuntu16.04

2.在系统设置的软件和更新中，安装好 NVIDIA 和 Intel 的专有驱动，切换到

nvidia 性能模式。

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