推荐时间1min30s，网上已有多关于cuda安装教程，但往往不是这有问题，就是那有问题。这里写一个简单易懂可行的cuda 安装教程。
1.下载Cuda
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
上述链接可以下载到你想要的，如图
然后右键copy link就可以下载了，下载命令是wget如下：
wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/9.2/Prod2/local_installers/cuda_9.2.148_396.37_linux
下载速度很快，不一会就下载好了。
2.准备事项：
服务器是否存在GPU
命令：
root@localhost home# lspci | grep -i nvidia
02:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation Device 1b06 (rev a1)
02:00.1 Audio device: NVIDIA Corporation Device 10ef (rev a1)
如果没有gcc编译器的话，安装以及：
代码语言：javascript复制[root@localhost home]# yum install gcc gcc-c 如果已经有，会告诉你已经安装了最新的版本。
Package gcc-4.8.5-36.el7_6.1.x86_64 already installed and latest version
Package gcc-c -4.8.5-36.el7_6.1.x86_64 already installed and latest version
安装kernel-devel
代码语言：javascript复制[root@localhost hom]# yum install kernel-devel3.开始安装：
安装的时候不能有其它进程在使用显卡，如果有的话就
init 3
当然有时候init 3 依然会出现：It appears that an X server is running的错误：
这个时候：
ps ax | grep X
就会发现有vnc的进程在跑，这就尴尬了，需要关闭vnc和端口：
336163 ? Sl 0:00 /usr/bin/Xvnc :1 -auth /root/.Xauthority -desktop ibm-game-center:1 (root) -fp catalogue:/etc/X11/fontpath.d -geometry 1024×768
如果实在有未知任务在干扰，不行就重启。
代码语言：javascript复制[root@localhost home]#sudo sh cuda_9.2.148_396.37_linux如果/tmp空间不够，则需要清空：
cd /tmp/
rm -r *
代码语言：javascript复制5.配置：
在~/.bashrc文件中配置，一则会自动配置，要么只能手动配置。想要使其生效，还需要source ~/.bashrc
vim ~/.bashrc
如果已经有其它版本的cuda，请看博客
https://blog.csdn.net/dongfangxiaozi_/article/details/89074019
可以通过#注释掉原有的cuda路径，以及创建软连接的方式，管理不同版本cuda的切换。
6.安装cudnn （可选）
cudnn可以加速运算，也可以选择不装。
需要在Nvidia 官网注册才能下载，而且不能乱下载，Cuda版本必须和Cudnn是兼容的才可以。
下载完了解压，可能还需要上传服务器，因为要登陆才能下载，不能wget直接下载。
上传服务器命令很简单，见我之前写的系列教程，scp xxx.zip source_dir target_dir
代码语言：javascript复制tar -xzvf cudnn-9.2-linux-x64-v7.5.0.56.tgz解压完了之后，把cudnn下的include和lib64里的文件，复制一份到cuda目录下：
代码语言：javascript复制sudo cp cuda/include/* /usr/local/cuda/include/
sudo cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda/lib64/
代码语言：javascript复制——–
使用如下命令查看当前cuda版本，可以查看以前些的博客。
which nvcc
nvcc –version
可以使用，并且你安装的Tensorflow和PyTorch环境能跑通即可。
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