双显卡双硬盘Ubuntu18.04+CUDA11.1安装

基本信息

256G SSD + 4T HDD + 双3090,不使用双系统模式,深度学习用 本文参考较多网上教程,并结合自己情况进行取舍与使用

U盘启动器制作及使用

  1. UltraISO下载地址(试用版即可):https://cn.ultraiso.net/xiazai.html ,下载后安装

  2. Ubuntu下载地址:http://releases.ubuntu.com/18.04/ ,网页最下方找到 ubuntu-18.04.5-desktop-amd64.iso,点击下载

  3. 插入作为启动盘的U盘(16GB以上)

  4. 打开ultraISO,点击继续试用,进入界面,点击菜单栏 文件 --> 打开

  5. 找到下载好的ubuntu18.04镜像,点击打开

  6. 点击菜单栏上的启动,在弹出的选项卡里点击写入硬盘映像

  7. 在弹出的窗口中,写入方式为USB-HDD+,可以先格式化一下,便捷启动 ->写入心得驱动器引导扇区 -> Syslinux -> 是,完成上述操作,随后写入

  8. 消息栏提示 刻录成功,点击返回,完成启动盘制作。

Ubuntu安装及硬盘分区

  1. U盘插入电脑,并重启,开机后迅速按F2或F12或Delete键,进入BIOS,找到Boot Menu 进入U盘安装程序

  2. 安装程序初始的黑白界面中选择 Install Ubuntu,回车

  3. 选择中文简体(倒数第三个),默认汉语键盘布局

  4. 更新选项,建议选择最小安装,其他选项中的项目均不勾选

  5. 安装类型中,选择其他选项,点击继续

  6. 安装类型分区界面,将所有已有分区释放进空闲,再统一分配,下面为硬盘分区情况:

方式1:简洁版

SSD: 主分区 1024M EFI分区 主分区 1024M ext4日志文件系统 /boot 主分区 32G swap 交换分区 (根据内存大小设置) 主分区 剩下部分 ext4日志文件系统 / (根目录,相当于我的电脑) HDD: 主分区 所有部分 /home ext4日志文件系统

方式2:复杂版

主分区 1024M EFI分区 主分区 100G ext4日志文件系统 / (根目录,相当于我的电脑) 主分区 1024M ext4日志文件系统 /boot 逻辑分区 10G ext4日志文件系统 /tmp 逻辑分区 70G ext4日志文件系统 /usr 逻辑分区 10G ext4日志文件系统 /var 逻辑分区 32G swap 交换分区 (根据内存大小设置) 剩余空间备用 HDD: 逻辑分区 所有部分 /home ext4日志文件系统

正常选择时区,创建用户名,重启系统(注意:重启系统时候可再进入BIOS确认是否优先从SSD硬盘启动)

部分操作示意图及更详细解释可参考链接:https://blog.csdn.net/baidu_36602427/article/details/86548203 注意:该文是单硬盘256G模式

显卡驱动 455.23.04

nvidia驱动下载地址:https://www.nvidia.com/Download/driverResults.aspx/163539 安装指令: $ sudo sh NVIDIA-Linux-x86_64-455.23.04.run

CUDA 11.1.0+cudnn 8.0.5

  1. 进入系统后进行必要的设置与升级

    $ sudo apt-get update
    $ sudo apt-get upgrade
    $ sudo apt-get install net-tools
    $ sudo apt-get install gcc
    $ sudo apt-get install ubuntu-make
    $ sudo apt-get install make
  2. cuda 链接:https://developer.nvidia.com/cuda-11.1.0-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1804&target_type=runfilelocal

  3. 参考上述cuda链接中的方法下载并安装runfile文件,特别注意的地方是:cuda安装时请把driver前面的[X]中的X去除,即选择不安装cuda自带的驱动

  4. 安装完毕后配置环境变量,sudo gedit ~/.bashrc,打开文本,在最后换行并添加下面的信息,具体地址根据个人情况填写

    export PATH="/usr/local/cuda-11.1/bin:$PATH"
    export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-11.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"
  5. 填写完后点击保存,并关闭,随后terminal中键入 source ~/.bashrc

  6. cudnn下载地址:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download ,该地址需要注册会员才能下载,注册并登录完成后,找到cudnn 8.0.5 for cuda 11.1,点击进行下载

  7. 下载完成后对tar.gz包进行解压缩,获得一个含有cuda目录的文件夹,将include和lib64两个子目录下所有文件拷贝到CUDA 11.1安装路径对应的目录include与lib64下即可,可以使用如下指令进行操作(注意*必不可少):

    $ sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
    $ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
    $ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
    $ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

可部分参考该链接:https://blog.csdn.net/josslyn/article/details/109342853

Anaconda

下载地址:https://www.anaconda.com/products/individual#Downloads , 选择64-Bit (x86) Installer (544 MB) 安装指令:$ sudo bash Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh

Pytorch 1.8.0 & Tensorflow 2.5.0

Pytorch链接:https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ 或直接使用指令:$ pip install torch==1.8.0+cu111 torchvision==0.9.0+cu111 torchaudio==0.8.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html Tensorflow链接:https://tensorflow.google.cn/install 或直接使用指令:$ pip install tensorflow (弱Python=3.8,则不能安装tf 1.x版本,只能安装2.2及以上版本)

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