搞深度學習如何能夠不與渾身是“核”的顯卡打交道呢？

　　人工智能的興起除了數據量的大量提升，算法的不斷改進，計算能力的逐步提高，還離不開軟件基礎設施的逐步完善。當下的主流的深度學習工具軟件無論是Caffe還是Theano或者是Tensorflow全部都離不開GPU顯卡加速技術的支持。當下的基于GPU加速的主流的深度學習環境就是linux下的cuda。作為NVIDIA目前輔科學計算加速的性能優良的產品，Tesla K80當仁不讓地成為了理想對象。可是由于linux開源的特性，nouveau成為Ubuntu等一系列的linux操作系統中的默認NVIDIA顯卡驅動程序。然而作為NVIDIA這樣高冷的公司，集市式的產品是不被認可的。于是為了保障自己的顯卡的性能，NVIDIA顯卡自帶了驅動，可就是這個根正苗紅的驅動和草根版的驅動之間竟然存在著不可和解的沖突。因此想要使用Ubuntu操作系統來帶動K80還是要費一些周折的，可是問題的核心就在于解決兩個階級的驅動之間的對立關系，方法很簡單，革掉一個就好了嘛。下面來介紹一下具體的操作步驟。

　　1、安裝ubuntu14.04(具體的操作方式就不多說了，但是要強調一點的是DELL的個人pc在安裝Ubuntu的時候可能經常有圖形界面不可用的情況，估計也是驅動之間不兼容的問題，如果沒有獨立顯卡的話還是不要折騰了。所幸的是本次搭建的環境是PowerEdgeC4230這個DELL的服務器，所以裝一個gnome還是沒有啥大問題的)

　　2、由于是驅動的沖突，那么自然是要殺掉和顯卡結合不是那么緊密的草根板驅動nouveau了，加入黑名單使我們要做的第一件事：

　　　　2.1在/etc/modprobe.d/文件夾下創建blacklist-nouveau.conf文件

　　　　2.2使用vi便捷新創建的文件在文件中寫入：

　　　　　　blacklist nouveau

　　　　　　options nouveau modeset=0

　　　　保存文件（最好使用vi編輯器，盡量不要使用nano這種不太主流的編輯器，之前安裝失敗了也許就是因為使用了nano編輯的緣故）

　　　　2.3輸入update initramfs -u命令得到更新的blacklist

　　　　2.4輸入reboot命令重啟系統，強力保證blacklist生效。

　　　　2.5輸入lsmod | grep nouveau查看是否vouveau真的被干掉了，如果沒有任何內容出現，那么恭喜你，成功除掉了草民版驅動。

　　3、下載NVIDIA官方的K80顯卡驅動，我們這里用的是361版本的。將驅動文件移動至/root/文件夾下。

　　4、如果文件是壓縮文件，則鍵入解壓縮命令進行解壓縮，得到.run文件

　　5、接下來是關鍵的步驟，也是困擾我們一天一夜的問題所在，鍵入如下命令：

　　　　./XXX-NVIDIA.run --no-opengl-files ? (重要的事情說三遍，這里面的-和字母之間沒有空格、這里面的-和字母之間沒有空格、這里面的‘-’和字母之間沒有空格)

　　6、出現藍色的背景界面，如果出現了（X server is running的現象，要注意用戶態輸入sudo service lightdm stop關閉桌面管理器 ），然后accept協議，接著出現the distribution provided pre-install scripts failed的提示，忽視它，然后繼續安裝下去，一路OK然后reboot系統，最終得到完整的gnome桌面系統。

　　7、檢驗是否安裝成功，在命令行界面下輸入 nvidia-smi檢驗是否安裝成功，如果成功會出現如下圖所示的情況。

轉載于:https://www.cnblogs.com/whenever/p/5631325.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的ubuntu14.04下的NVIDIA Tesla K80显卡驱动的安装教程的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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