前提條件
- 已綁定彈性IP。
- 已根據下表，下載對應操作系統所需驅動的安裝包。
NVIDIA驅動下載
| 需要下載的驅動 | 安裝包名稱 | 下載地址 |
|---|---|---|
| GPU驅動 | NVIDIA-Linux-x86_64-375.66.run | |
| CUDA Toolkit | cuda_8.0.61_375.26_linux.run |
操作步驟
步驟 1 登錄P1型彈性云主機，并執行以下命令，切換至root權限。
sudo su
步驟 2 （可選）執行以下命令，安裝gcc、g++和kernel-devel。
如果已安裝gcc、g++和kernel-devel，請跳過本操作。
yum install gcc
yum install gcc-c++
yum install make
yum install kernel-devel-`uname -r`
步驟 3 （可選）禁用Nouveau驅動。
如果彈性云主機安裝了Nouveau驅動，為避免安裝NVIDIA驅動時發生沖突，需先禁用。
- 執行以下命令，查看彈性云主機是否安裝Nouveau驅動。
lsmod | grep nouveau
? 是，執行步驟3.2。
? 否，執行步驟3。
- 將如下語句添加至文件“/etc/modprobe.d/blacklist.conf”的末尾。
blacklist nouveau
- 執行以下命令，備份并新建一個initramfs。
mv /boot/initramfs-$(uname -r).img /boot/initramfs-$(uname -r).img.bak
dracut -v /boot/initramfs-$(uname -r).img $(uname -r)
- 執行以下命令，重啟彈性云主機。
reboot
步驟 4 （可選）關閉X服務。
如果彈性云主機當前為圖形化界面，為避免安裝NVIDIA驅動時發生沖突，需先關閉X服務。
- 執行以下命令，切換至多用戶模式。
systemctl set-default multi-user.target
- 執行以下命令，重啟彈性云主機。
reboot
步驟 5 （可選）安裝GPU驅動。
您可以使用CUDA Toolkit安裝包中自帶的GPU驅動，或者單獨下載配套的GPU驅動版本。如無特殊要求，推薦您安裝前提條件中提供的GPU驅動版本“NVIDIA-Linux-x86_64-375.66.run”，該版本已經過充分驗證。
- 將下載的GPU驅動安裝包“NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.yy.run”上傳到彈性云主機的“/tmp”目錄下。
其中，驅動下載地址：//www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en
下載GPU驅動
- 執行以下命令，安裝GPU驅動。
sh ./NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.yy.run
- 執行以下命令，刪除壓縮包。
rm -f NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.yy.run
步驟 5 安裝CUDA Toolkit。
如無特殊要求，推薦您安裝前提條件中提供的CUDA Toolkit版本“cuda_8.0.61_375.26_linux.run”，該版本已經過充分驗證。
- 將下載的CUDA Toolkit安裝包“cuda_a.b.cc_xxx.yy_linux.run”上傳到彈性云主機的“/tmp”目錄下。
其中，CUDA Toolkit下載地址：//developer.nvidia.com/cuda-downloads
- 執行以下命令，修改權限。
chmod +x cuda_a.b.cc_xxx.yy_linux.run
- 執行以下命令，安裝CUDA Toolkit。
./cuda_a.b.cc_xxx.yy_linux.run -toolkit -samples -silent -override --tmpdir=/tmp/
- 執行以下命令，刪除壓縮包。
rm -f cuda_a.b.cc_xxx.yy_linux.run
- 執行如下三條命令，驗證是否安裝成功。
cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQueryDrv/
make
./deviceQueryDrv
回顯信息中包含“Result = PASS”，表示CUDA Toolkit和GPU驅動安裝成功。
./deviceQueryDrv Starting...
CUDA Device Query (Driver API) statically linked version
Detected 1 CUDA Capable device(s)
Device 0: "Tesla P100-PCIE-16GB"
CUDA Driver Version: 8.0
CUDA Capability Major/Minor version number: 6.0
Total amount of global memory: 16276 MBytes (17066885120 bytes)
(56) Multiprocessors, ( 64) CUDA Cores/MP: 3584 CUDA Cores
GPU Max Clock rate: 1329 MHz (1.33 GHz)
Memory Clock rate: 715 Mhz
Memory Bus Width: 4096-bit
L2 Cache Size: 4194304 bytes
Max Texture Dimension Sizes 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: 2048
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)
Texture alignment: 512 bytes
Maximum memory pitch: 2147483647 bytes
Concurrent copy and kernel execution: Yes with 2 copy engine(s)
Run time limit on kernels: No
Integrated GPU sharing Host Memory: No
Support host page-locked memory mapping: Yes
Concurrent kernel execution: Yes
Alignment requirement for Surfaces: Yes
Device has ECC support: Enabled
Device supports Unified Addressing (UVA): Yes
Device PCI Domain ID / Bus ID / location ID: 0 / 0 / 6
Compute Mode:
< Default (multiple host threads can use ::cudaSetDevice() with device simultaneously) >
Result = PASS
----結束
