手把手教你在 Ubuntu16.04 安装 GPU 驱动 + CUDA9.0 + cuDNN7_网络技术

手把手教你在 Ubuntu16.04 安装 GPU 驱动 + CUDA9.0 + cuDNN7

发布时间 - 2025-07-13 00:00:00 点击率：次

如果你的电脑上安装了 ubuntu 16.04 系统，并且配备了一块 nvidia geforce gpu 显卡，那么不利用它来运行深度学习模型就太可惜了！尽管网上有许多相关教程，但质量参差不齐。本文将详细指导你如何在 ubuntu 16.04 上安装 gpu 显卡驱动、cuda 9.0 和 cudnn 7，值得一试！

注意：由于不同系统和 GPU 型号对应不同的 CUDA 和 cuDNN 版本，本文仅针对 Ubuntu 16.04、NVIDIA GeForce GPU、CUDA 9.0 和 cuDNN 7 进行说明。其它版本的安装过程类似，但细节上可能有所不同，请根据实际情况进行调整。

必要条件

要顺利完成安装，你的电脑需要满足以下两个条件：

安装了 Ubuntu 16.04 操作系统。
配备一块 NVIDIA GeForce GPU 显卡。

一、安装 GPU 显卡驱动

仅仅拥有一块 NVIDIA GPU 显卡还不够，你还需要安装相应的 GPU 显卡驱动。

首先，访问 GeForce 官方网站：

https://www./link/a1141964749a018122bcc2d44abecb1f

在手动搜索驱动程序部分，选择你的系统版本，确保选择的是“Linux 64-bit”。其他选项保持默认即可。点击开始搜索，网站会自动搜索与你的电脑匹配的 GPU 显卡驱动，搜索结果如图所示：

如图所示，显示了可用的 GPU 显卡驱动程序。确定你需要的版本，直接点击下载。例如，我选择的版本是 418.43，下载后的文件名为 NVIDIA-Linux-x86_64-418.43.run。
打开终端 Terminal，首先卸载系统中之前安装的 NVIDIA 显卡驱动，以防冲突。（如果之前没有安装，可以跳过这一步）
```
$ sudo apt-get --purge remove nvidia-*
```

打开黑名单文件：

$ sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf

在文件末尾添加以下几行：

blacklist vga16fb
blacklist nouveau
blacklist rivafb
blacklist nvidiafb
blacklist rivatv

然后在终端输入以下命令检查是否已禁用 nouveau 驱动：

$ lsmod | grep nouveau

如果没有输出，可以继续下一步。如果有输出，则需要进一步禁用 nouveau 驱动。在终端输入：

$ sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

直接写入以下内容：

blacklist nouveau
blacklist lbm-nouveau
options nouveau modeset=0
alias nouveau off
alias lbm-nouveau off

保存并关闭文件，然后在终端输入以下命令验证是否已成功禁用 nouveau 驱动：

$ sudo update-initramfs -u
$ lsmod | grep nouveau
# 如果还有输出，重启一次系统

正式安装驱动前，请记住你下载的 .run 文件的路径和完整文件名。按 Ctrl+Alt+F1 进入命令行模式，输入以下命令：
```
$ sudo /etc/init.d/lightdm stop
$ sudo init 3
```
进入 .run 文件的下载路径，使用 chmod 命令增加 .run 文件的执行权限：
```
$ chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-418.43.run
$ sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-418.43.run -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files
```
安装程序将开始运行，安装完成后，输入以下命令检查驱动是否安装成功：
```
$ nvidia-smi
```
如果看到类似下图的结果，证明驱动安装成功了：

最后，回到图形界面：
```
$ sudo /etc/init.d/lightdm start
```
这样，GPU 显卡驱动就正式安装成功了。

二、安装 CUDA 9.0

首先，访问 CUDA 的下载网站：

https://www./link/3eebabe3234038516503146e19191ac5

由于 CUDA 的最新版本已经更新到 10，我们需要安装 9.0 版本。点击“Legacy Releases”进入旧版本列表。

在 CUDA 版本列表中，选择 9.0 版本。

选择对应的系统和其他信息，然后点击“Download”下载 runfile 文件。
打开终端，进入 CUDA 9.0 的下载目录，输入以下命令：
```
$ chmod a+x cuda_9.0.176_384.81_linux.run
$ sudo ./cuda_9.0.176_384.81_linux.run
```
在安装过程中，会询问你一些配置信息，一般选择默认选项即可。需要注意的是，当询问是否安装 Graphics Driver for Linux-x86_64 时，必须选择“no”，否则会覆盖之前安装的驱动。

安装完成后，设置环境变量。打开 .bashrc 文件，在终端输入：

$ sudo gedit ~/.bashrc

在文件末尾添加以下内容：

export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

保存并退出，然后在终端输入：

$ source ~/.bashrc

验证 GPU 驱动版本：418.43
```
$ cat /proc/driver/nvidia/version
```
验证 CUDA 版本：9.0
```
$ nvcc -V
```
可能遇到的问题是没有安装 gcc 或 gcc 版本过高，需要手动降级，但这些问题通常容易解决，这里不再详细说明。

三、安装 cuDNN 7

首先，访问 cuDNN 的下载网站：

https://www./link/4056b88955b3937af025deed0c8606c0

下载之前需要先注册账号。在版本列表中，选择适合 CUDA 9.0 的版本，对应的是 Linux 系统。

下载完成后，解压文件：

$ tar -zxvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.6.1.34.tgz

解压命令输出如下：

cuda/include/cudnn.h
cuda/NVIDIA_SLA_cuDNN_Support.txt
cuda/lib64/libcudnn.so
cuda/lib64/libcudnn.so.7
cuda/lib64/libcudnn.so.7.6.1
cuda/lib64/libcudnn_static.a

将相关文件复制到指定目录：

$ sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
$ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/

进入本地 CUDA 路径，创建软连接，终端输入：

$ cd /usr/local/cuda/lib64
$ sudo chmod +r libcudnn.so.7.6.1
$ sudo ln -sf libcudnn.so.7.6.1 libcudnn.so.7
$ sudo ln -sf libcudnn.so.7 libcudnn.so
$ sudo ldconfig

注意，这里文件名和版本号应根据实际解压文件进行调整。

在本地 CUDA 路径下进行检测：

$ cd /usr/local/cuda/lib64
$ ll

如果看到 cuDNN 对应的版本号，就证明安装成功了！

lrwxrwxrwx 1 root root 13 3月 19 16:02 libcudnn.so -> libcudnn.so.7*
lrwxrwxrwx 1 root root 17 3月 19 16:02 libcudnn.so.7 -> libcudnn.so.7.6.1*
-rwxr-xr-x 1 root root 287641664 3月 19 16:00 libcudnn.so.7.6.1*

大功告成！GPU 显卡驱动、CUDA 9.0 和 cuDNN 7 的环境配置已经完成。

参考文献：

https://www./link/7f2bbe4bef9df4c8b49a5603e31b0022

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