最近发现了一台3年前的服务器空着，V100的显卡也不算太差，不如玩一玩大模型。
 

刚刚开始发现这服务器确实太久没更新使用了，这古早的显卡驱动和cuda，压根没办法跑现在新的大模型。真就是从“头”开始搭环境。

这台服务器是21年的机器，显卡驱动最高可支持的cuda版本是11.2，现在安装的cuda版本是11.2。干脆写个笔记记录一下，提供cuda升级思路，也帮大家更多的从使用角度了解一下cuda。

我这里是Ubuntu环境哦，如果你在操作过程中出现了我未提及的情况，直接评论即可。我会解决并完善这个文档。

一、认识cuda

CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型，旨在利用NVIDIA GPU的并行计算能力。（这种概念就有点无聊，只要知道是什么，能干什么，怎么用就行）

就是你要用nvidia的显卡进行高性能计算，你就用cuda。

首先纠正第一个常见惯性错误：CUDA不是你安装的，而是你的路径指向的。

通常会有人认为它是一个可以【更新】的，update一下11.2就更新到12.0。但事实并非如此。

你可以选择安装12.0但这个时候原来的11.2还存在，并不是“以旧换新”而是“新旧共存”，如果你不需要11.2了可以卸载，达到“去旧留新”的目的。

1、查看当前显卡信息

先看一下显卡基本信息：

nvidia-smi

这里可以看到显卡型号、显存、驱动等相关信息。不要被这里的CUDA Version: 11.8迷惑了。

这里显示的是在当前显卡驱动版本下最大可支持CUDA版本为11.8。（如果你安装的版本<11.8就可以不更新显卡驱动，不过确实有些情况下临近版本也不要更新显卡驱动，比如可能11.9也不用更新，但是这里还是建议大家同步更新。保持版本同步。）

（如果没有上述的信息输出，你可能没有安装驱动，请直接跳转步骤二，可以安装CUDA的同时安装对应的驱动）

2、查看当前CUDA版本

nvcc -V

这里可以明确当前CUDA版本为11.3。

还记得上面提到的吗？CUDA不是你安装的，而是你的路径指向的。/usr/local/cuda一般是一个软链接，指向真正的cuda目录。

ls -l /usr/local

其实同时安装了cuda11.2和11.3，但是CUDA版本取决于哪个CUDA目录在你的默认路径（环境变量）中。也就是我们nvcc -V 查看到的版本。

执行下面命令，输出当前路径：

echo $PATH

• 如果当前路径有：usr/local/cuda、usr/local/cuda-11.2、usr/local/cuda-11.3，按照优先级当前版本为11.3。
• 如果当前路径只有：usr/local/cuda、usr/local/cuda-11.2，哪怕有软路径的指向存在，当前版本也只是11.2。

至此可以一定程度上理解为，升级CUDA就是切换更高的CUDA版本，就是修改默认路径中的CUDA目录。

3、切换CUDA版本

如果你发现自己本地已经安装了需要的版本，只是因为上面的情况未被使用，按照下面的内容切换CUDA版本即可。

如果你没有的话，按照二、安装CUDA后再回来切换版本即可。

（1）临时修改

如果只是特定项目需要特定的CUDA版本，可以使用如下命令临时修改。

export PATH=/usr/local/cuda-xx.x:$PATH

（2）永久修改默认CUDA

vim ~/.bashrc    #打开环境变量

按‘i’开启编辑，在末尾插入下面的内容：

export PATH=/usr/local/cuda-12.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

按‘esc’退出编辑模式，输入:wq保存并退出。

运行如下指令使其生效：

source ~/.bashrc

再次输入nvcc -V查看当前CUDA版本，已经更新为12.0

二、安装CUDA

打开链接选择CUDA版本：CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer

（我这边按照后续需要选择12.0，大家可以视自身情况选择更高版本。）

按照自己的系统情况选择，补充一个查看Ubuntu版本的命令行：lsb_release -a

选定后下面会给出两行命令（我对应的命令如下），下载并运行。

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.0.0/local_installers/cuda_12.0.0_525.60.13_linux.run
sudo sh cuda_12.0.0_525.60.13_linux.run

按照提示安装即可，这里红色框选的部分【是否安装显卡驱动】需要注意一下。

nvidia-smi命令，查看当前驱动最大可支持的版本为12.0。我需要安装的版本为12.0，无需安装新的驱动。这里不选择（enter即可取消勾选）。

如果你要安装的版本大于当前显卡驱动支持的最大版本，先把当前显卡驱动卸载干净（前往四、卸载显卡驱动）。再回来勾选驱动和CUDA一起安装。（也可以倒过来四、三、二，先单独更新驱动再回来装CUDA）

安装完成如下显示，红色框选部分为官方提示下一步要干啥（就是添加路径）。

至此安装完成了新版CUDA，到一、3、切换CUDA版本即可。

三、安装显卡驱动

确定没有驱动再安装，如果此前有驱动只是版本过低的话请卸载再安装。

nvidia驱动下载：https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn

输入你的显卡信息即可：

终端执行如下命令来安装驱动：（换成你自己下载的版本和路径）

sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-525.147.05.run

选择continue

提示是否需要32位兼容，不需要，no即可

Install NVIDIA's 32-bit compatibility libraries?

DKMS注册内核模块，直接no不需要

Would you like to register the kernel module sources with DKMS? This will allow DKMS to automatically build a new module, if you install a different kernel later

是否运行Nvidia-xconfig来配置X configuration文件，选择yes

Would you like to run the nvidia-xconfig utility to automatically update your X configuration file so that the NVIDIA X driver will be used when you restart X?  Any pre-existing X configuration file will be backed up.

如果提示这个Error，说明Xserver还没关，重新执行四、卸载显卡驱动中的内容关闭Xserver

执行nvidia-smi命令能看到显卡相关信息即安装成功。

四、卸载显卡驱动

• 删除可能存在的驱动：

sudo apt-get remove --purge nvidia*

• 禁用原有的开源驱动：（通常没有哈）

sudo vi /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

要是你有的话，如下操作禁用：

添加下面的内容来拉黑驱动;

blacklist nouveau
options nouveau modeset=0

保存后更新一下你的修改：

sudo update-initramfs -u

重启服务器即可完成禁用，成功的话如下命令没有输出：

lsmod | grep nouveau

• 关闭桌面系统：

X Server，用于在Linux下显示桌面和其他相关可视化环境。安装显卡驱动时必须要将目前的桌面服务关闭才能成功

sudo service lightdm stop

最后可以安装pytorch和tensorflow等机器学习库了。这些库的版本需要查一下和当前CUDA兼容的版本是哪个。链接如下：

https://pytorch.org/get-started/previous-versions/?spm=a2c6h.12873639.article-detail.18.553a718bd9UWB0