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Linux服务器无Root权限安装Cuda方法及问题解决

时间:2025-01-05 21:43:54浏览次数:1  
标签:INFO -- 安装 11.3 cuda CUDA Linux Root Cuda

CUDA 简介

什么是 CUDA ?

CUDA(Compute Unified Device Architecture)是由 NVIDIA 提供的一种并行计算平台和编程模型,用于加速计算密集型任务。CUDA 允许开发者使用 GPU 的计算能力,通过并行处理来快速执行复杂的计算任务。

CUDA 包括以下主要组成部分:

  • CUDA Toolkit:为开发人员提供工具链(如编译器 nvcc)、库(如 cuBLAS、cuDNN)和运行时环境,用于编写和调试 CUDA 程序。
  • CUDA Runtime:运行时库,用于管理和执行 CUDA 程序。
  • GPU 驱动程序(Driver):NVIDIA 提供的驱动程序,为 CUDA 程序与硬件之间的交互提供支持。

为什么可以或需要安装多个 CUDA ?

  • 驱动程序与 CUDA 的解耦
    GPU 驱动程序支持多个 CUDA 版本(包括较旧版本),确保程序的向后兼容性。
    你可以在系统上安装多个 CUDA Toolkit 版本,用于开发、编译不同需求的程序。
  • 不同的开发需求
    开发者可能使用不同的 CUDA 版本来适配不同的库或框架(如 TensorFlow、PyTorch 等)。
    某些框架(如 PyTorch)在特定版本中绑定了特定的 CUDA,导致需要安装多个版本的 CUDA Toolkit。

由于使用特定的框架或库对运行环境提出了具体要求,有时我们需要自行调整 CUDA 的版本,这是可以实现的。

本文将以普通用户 Ubuntu 24.04 gcc-13 cuda121 环境为例,介绍安装 cuda113 的详细过程和常见问题的解决方案。

CUDA 安装方法

1.下载 CUDA

进入 官方网站 下载环境对应的CUDA。本文以 CUDA 11.3 为例。

image

Architechture 查看方法:

uname -m

查看Ubuntu版本:

lsb_release -a

ps:Ubuntu 版本不对应时,个人实践未发现报错。例如 Ubuntu 24.04 可安装 20.04 版本。

如果有图形界面可以直接访问下载,或通过 wget 命令:

cd ~
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.3.0/local_installers/cuda_11.3.0_465.19.01_linux.run

2.运行安装文件
下载完成后可看到路径中出现 .run 安装文件。

ls

image

确保你有执行权限:

chmod +x cuda_11.3.0_465.19.01_linux.run

然后运行安装程序。注意这里toolkitpathsamplespath 可以自定义,特别是注意路径中涉及的 cuda 版本。

./cuda_11.3.0_465.19.01_linux.run --override-driver-check --silent --toolkitpath=/home/$(whoami)/cuda-11.3 --samplespath=/home/$(whoami)/cuda-samples --override

3.进入安装界面

(运行需要一段时间,如果没有报错耐心等待)
移动到 continueenter 继续。
image
输入 acceptenter 继续。
image
4.选择安装内容
由于我们没有 root 权限,因此我们无需也不能安装 Driver。移动到 Driver,按Space取消选中。然后选择 Install 回车继续。
image

5.等待安装完成
6.安装完成
显示 Summary。
image

7.写入环境变量
安装完成后,可以看到出现了指定的安装目录:

ls

image

然后将 bin lib目录写入到全局环境变量中。注意检查自己的路径是否正确。

echo 'export PATH=/home/$(whoami)/cuda-11.3/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/home/$(whoami)/cuda-11.3/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

8.测试

nvcc --version

可以看到,更换成功。

image

常见问题及解决方案

1. 安装协议太长无法翻页,导致无法继续
解决方案:运行安装文件时添加 --silent 参数。
主要作用:

  • 无交互安装: 安装过程中不会要求你输入任何信息,比如选择安装组件、同意协议等。所有操作都默认进行。
  • 适合脚本化安装: 适合在自动化脚本或批量安装中使用,避免人工干预。
  • 减少输出: 使安装过程更简洁,输出的日志信息通常会被最小化。

2.Failed to verify gcc version. See log at /tmp/cuda-installer.log for details.
image
解决方案:运行安装文件时添加 --override 参数。
作用:忽略 gcc 版本检查。

进入日志文件 /tmp/cuda-installer.log 可以看到问题为 gcc 版本不支持,可以通过添加参数忽略。

[INFO]: Overriding driver check
[INFO]: Setting toolkitpath=/home/kzy/cuda-11.3
[INFO]: Setting samplespath=/home/kzy/cuda-samples
[INFO]: Driver installation detected by command: apt list --installed | grep -e nvidia-driver-[0-9][0-9][0-9] -e nvidia-[0-9][0-9][0-9]
[INFO]: Cleaning up window
[INFO]: Complete
[INFO]: Checking compiler version...
[INFO]: gcc location: /usr/bin/gcc

[INFO]: gcc version: gcc version 13.3.0 (Ubuntu 13.3.0-6ubuntu2~24.04) 

[ERROR]: unsupported compiler version: 13.3.0. Use --override to override this check.

3.Installation failed. See log at /tmp/cuda-installer.log for details.
解决方案:运行安装文件时通过添加 --toolkitpath ${yourpath} --samplespath ${yourpath}修改为自定义安装目录。注意,由于上文我们没有安装 Driver,因此这里只指定了 toolkitpath 和 samplespath。

进入日志文件可以看到,我们没有 root 权限无法对默认 /usr/local 文件写入,因此需要修改安装目录。

 [INFO]: Overriding compiler check
[INFO]: Driver installation detected by command: apt list --installed | grep -e nvidia-driver-[0-9][0-9][0-9] -e nvidia-[0-9][0-9][0-9]
[INFO]: Cleaning up window
[INFO]: Complete
[INFO]: Initializing menu
[WARNING]: Unable to write to directory: /usr/share/applications/
[INFO]: Setup complete
[INFO]: Components to install: 
[INFO]: CUDA Toolkit 11.3
[WARNING]: Unable to write to directory: /usr/local
[ERROR]: Permission denied. Unable to write to /usr/local/cuda-11.3/
[INFO]: Cleaning up window
[INFO]: Complete
[ERROR]: Install of CUDA Toolkit 11.3 failed, quitting

4.Existing package manager installation of the driver found. It is strongly recommended that you remove this before continuing.
Override this check by passing --override-driver-check

解决方案:运行安装文件时添加 --override-driver-check参数。

顾名思义,绕过驱动检查。至此,安装完成。

标签:INFO,--,安装,11.3,cuda,CUDA,Linux,Root,Cuda
From: https://www.cnblogs.com/kuai/p/18653848

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