Ubuntu 16.04安装cuda7.5 GCC

http://www.linuxidc.com/Linux/2017-01/139320.htm

在介绍Ubuntu 16.04安装 CUDA7.5开始前，先辨析几个概念GPU、NVIDIA、NVIDIA驱动、CUDA、cudnn等，这些概念对于一个新手来说肯定是很晕的，正如我当初一样，所以我这里就稍微介绍一下这几个概念：

• GPU:Graphics Processing Units，也就是我们常说的显卡。现在的笔记本或者台式机都会有显卡，但是能够让我们用来做并行计算的真正的GPU就只有NVIDIA出产的GPU了。
• NVIDIA：GPU生产厂商，在运算GPU处于垄断地位。
• NVIDIA驱动：就是NVIDIA生产的GPU想在电脑上正常使用所需的驱动。
• CUDA：Compute Unified Device Architecture，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并-行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。我们想使用GPU进行深度学习运算的时候，必须要用到这个运算平台。
• cudnn:CuDNN是NVIDIA专门针对Deep Learning框架设计的一套GPU计算加速方案，目前支持的DL库包括Caffe，ConvNet, Torch7等.

Ubuntu 16.04安装cuda7.5

部分参照：http://www.afterimage.top/2016/05/%E9%85%8D%E7%BD%AEcuda7-5-ubuntu-16-04-opencv3-1/ 
在安装之前，先说一下本人工作站的设备配置（主要是GPU的）： 
设备上一共有三块GPU，一快是专门用来做显示的NVS310 
两块用来做运算的GeForce GTX TITIAN X

第一步：选择最新的nvidia驱动（很重要！！！）

　　　先打开计算机中的“软件和更新”，查看“附加驱动”，选择nvidia的驱动为最新的驱动。更新完之后最好重启一下。 
我曾经遇到一些错误，就是因为我的NVIDIA驱动太老了，而cuda7.5则依赖于比较新的驱动。

第二步：下载cuda

　　　去官网https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 下载，选择Linux——ubuntu——15.04（我安装的时候还只支持到15.04，没有支持16.04版本的）——runfile(local)

第三步：安装PPA软件管理包工具

什么是 PPA？ 
PPA，表示 Personal Package Archives，也就是个人软件包集。 
有很多软件因为种种原因，不能进入官方的 Ubuntu 软件仓库。 为了方便 Ubuntu 用户使用，launchpad.NET 提供了 ppa，允许用户建立自己的软件仓库， 自由的上传软件。PPA 也被用来对一些打算进入 Ubuntu 官方仓库的软件，或者某些软件的新版本进行测试。PPA 上的软件极其丰富，如果 Ubuntu 官方仓库中缺少您需要的某款软件，可以去 PPA 上找找看。 
我们安装的cuda可能在Ubuntu仓库中木有，所以用PPA来下载。

    sudo add-apt-repository ppa:xorg-edgers/ppa
    sudo apt-get update

第四步：执行cuda的.run文件

　　　cd到下载的.run文件夹执行：

    sudo ./cuda_7.5.18_linux.run --override

第五步：选择安装选项

　　　选择安装选项：（注意：应为之前已经安装过NVIDIA Display Driver的驱动了（如第一步），所以这里选择不安装NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 352.39。如果选择安装会出现错误，并且导致安装CUDA失败。

　　　Do you accept the previously read EULA? (accept/decline/quit): accept
　　　You are attempting to install on an unsupported configuration. Do you wish to continue? ((y)es/(n)o) [ default is no ]: y
　　　Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 352.39? ((y)es/(n)o/(q)uit): n
　　　Install the CUDA 7.5 Toolkit? ((y)es/(n)o/(q)uit): y
　　　Enter Toolkit Location [ default is /usr/local/cuda-7.5 ]:
　　　Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda? ((y)es/(n)o/(q)uit): y
　　　Install the CUDA 7.5 Samples? ((y)es/(n)o/(q)uit): y
　　　Enter CUDA Samples Location [ default is /home/kinghorn ]: /usr/local/cuda-7.5
　　　Installing the CUDA Toolkit in /usr/local/cuda-7.5 ...
　　　Finished copying samples.

　　　===========
　　　= Summary =
　　　===========

　　　Driver:   Not Selected
　　　Toolkit:  Installed in /usr/local/cuda-7.5
　　　Samples:  Installed in /usr/local/cuda-7.5

第六步： 添加cuda到环境变量里面

     sudo nano /etc/profile.d/cuda.sh
　　　export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
　　　sudo nano /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf
　　　/usr/local/cuda/lib64
　　　source /etc/ld.so.conf.d/cuda.confcd /usr/local/cuda-7.5/samples/1_Utilities/deviceQuery
　　　make
　　　sudo ./deviceQuery
　　　sudo ldconfig

第七步：将GCC降级或者采用暴力的方式让cuda7.5支持高版本GCC。

　　　由于cuda7.5不支持gcc4.9以上的版本，而ubuntu16.04默认的是gcc5，这会造成安装的失败，解决方法有两种， 
1、对gcc进行降级，让系统采用低版本的GCC，但是这种方式有一定的问题，因为Ubuntu16.04很多系统文件默认是使用gcc5编译的，因此如果用降级的方法安装完cuda后，在后期安装caffe的时候，可能会报类似于undefined的错误，这是因为你的gcc版本低，其所需的系统文件找不到。.

     sudo apt-get install g++-4.9

　　　sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.9 20
　　　sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-5 10

　　　sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-4.9 20
　　　sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-5 10

　　　sudo update-alternatives --install /usr/bin/cc cc /usr/bin/gcc 30
　　　sudo update-alternatives --set cc /usr/bin/gcc

　　　sudo update-alternatives --install /usr/bin/c++ c++ /usr/bin/g++ 30
　　　sudo update-alternatives --set c++ /usr/bin/g++

2、这种方式有点类似于黑箱方式，即强制让他不报错。编辑/usr/local/cuda/include/host_config.h，将其中的第115行注释掉：

将
#error -- unsupported GNU version! gcc versions later than 4.9 are not supported!

改为
//#error -- unsupported GNU version! gcc versions later than 4.9 are not supported!

　　　上面就是设置gcc版本优先级的。20和10就代表你所使用的gcc、g++的版本优先级。

第八步：测试是否安装成功

执行如下指令，正常情况下会出现设备中所有的GPU，并把每个GPU的信息打印出来。

       nvidia-smi

　　　如果没有出现错误之类的话，就说明安装成功了。

第九步：测试cuda的Samples


cd /usr/local/cuda-7.5/samples/1_Utilities/deviceQuery 
　　　make 
　　　sudo ./deviceQuery 

　　　如果显示的是一些关于GPU的信息，则说明安装成功了。