【注意：此文章为博主原创文章！转载需注意，请带原文链接，至少也要是txt格式！】

CentOS7.9 Nvidia驱动安装前准备工作

Nvidia驱动安装环境依赖

在安装nvidia驱动之前，需要做比较多的工作，而且还有很多注意事项。首先必须安装gcc依赖。

yum install gcc -y
yum -y install dkms

这里也要注意，安装完后一定一定要看一下gcc的版本，如果是gcc version 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-44)那就太老旧了。

这里建议安装gcc version 8.5.0 20210514 (Red Hat 8.5.0-4) 当然了，具体看自己情况，更高一些也可以，但是不建议太高。安装gcc的方法参考：CentOS 7 升级gcc 到指定版本

然后安装kenerl、kernel-header、kernel-devel，这里就有一个点一定要注意，内核版本kenerl与kernel-header和kernel-devel的版本不一致的问题，所以，安装的时候，一定要一致，避免不必要的问题。

首先可以通过uname -r来查看系统当前版本。如下图：

可以看到，我当前系统内核版本是3.10.0。

rpm -qa kernel-headers (查看kernel-headers版本)

rpm -qa kernel-devel (查看kernel-devel版本)

这里可以看到，明显不一致，那么更新、安装的时候一定要注意，就要安装3.10.0版本。

不过首先需要将不一致的版本协助掉！！！需要将安装的kenerl与kernel-header和kernel-devel卸载：

#yum remove kernel-你自己的kernel版本(卸载kernel)
#yum remove kernel-headers-你自己的kernel-devel版本(卸载kernel-headers)
#yum remove kernel-devel-你自己的kernel-devel版本(卸载kernel-devel)
###以我的系统为例，那么我执行的命令就是：

yum remove kernel-4.18.0
yum remove kernel-headers-4.18.0
yum remove kernel-devel-4.18.0

卸载过后重新安装kenerl与kernel-header和kernel-devel

##安装kernel
yum install kernel-$(uname -r)

##安装kernel-headers
yum install kernel-headers-$(uname -r)

##安装kernel-devel
yum install kernel-devel-$(uname -r)

再次查看内核版本kenerl与kernel-header和kernel-devel的版本，一致！

重启reboot

至此部分环境依赖工作已经准备完毕。可以进行下一步。

centos7 Nvidia驱动安装所需配置

首先需要添加yum源，具体方法如下:

rpm --import https://www.elrepo.org/RPM-GPG-KEY-elrepo.org
rpm -Uvh http://www.elrepo.org/elrepo-release-7.0-2.el7.elrepo.noarch.rpm

添加之后，安装nvidia-detect，并查看适用的版本（这里我本人仅做查看，并未使用在线安装驱动，主要是版本选择问题不明确），所以我是手动安装驱动，但是需要看一下当前主机支持的各驱动版本。

yum install nvidia-detect
nvidia-detect
yum search kmod-nvidia

这里注意，如果采用在线安装，无需估计版本问题，一般选择最新即可，从图得到四个centos7.9适合的驱动版本，第一个kmod-nvidia.x86_64依然是515版本，安装后会重启黑屏。选择470版本进行安装
yum -y install kmod-nvidia-470xx.x86_64安装完成后，执行nvidia-smi

安装成功。reboot重启，安装完成。  因为我没有采用这个引用的方法，所以我都加了横线，这里只是为了懒人准备！

 

下一步，需要禁用Centos7的nouveau，命令是vim /lib/modprobe.d/dist-blacklist.conf将nvidialib注释，并添加如下代码：

blacklist nouveau
options nouveau modeset=0

然后是重塑

mv /boot/initramfs-$(uname -r).img /boot/initramfs-$(uname -r).img.bak
dracut /boot/initramfs-$(uname -r).img $(uname -r)

然后重启机器reboot，重启后要检查一下，下面是检查命令：

lsmod | grep nouveau

如果没有东西打印说明成功禁用nouveau！恭喜基本步骤都已完成！！！

CentOS7.9 Nvidia驱动官网驱动选择

首先查看一下当前显卡的型号，命令是lspci | grep NVIDIA，然后我的是如下图：

00:03.0 3D controller: NVIDIA Corporation GV100GL [Tesla V100S PCIe 32GB] (rev a1)

这里可以了解到我的显卡是Tesla然后是V系列中的V100S，这里就去https://www.nvidia.com/Download/index.aspx官网开始查找驱动吧，如下图：

然后点击搜索，如下图：

然后下载即可，会有连接，你也可以在服务器中用 wget 命令下载。

然后就是chmod +775 NVIDIA-Linux-x86_64-515.105.01.run 然后运行即可。

这里运行过程中，可能需要注意，有的地方需要点yes，如果你要不懂，都点yes即可。

最后就是大功告成！！！执行命令：nvidia-smi

到这里，驱动算是完成了，下一步安装CUDA Toolkit、CuDNN，这一步也是非常简单

centos7 安装CUDA Toolkit

首先安装cuda toolkit要进行AI计算的时候一定要注意驱动版本。这里可以查看版本对应：

https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html

这里就很明确，我们需要进入到：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

找到自己对应的版本：

这里额外说一句，其实11.7.0也可以。

 

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.7.1/local_installers/cuda_11.7.1_515.65.01_linux.run
sudo sh cuda_11.7.1_515.65.01_linux.run

 

就是简单的下一步，就可以安装完毕了。。其实至此，基本上就是全部安装完毕了。

不过最后还有一个环境变量，这个设置不设置都可以的。如果要是设置参考：

vim ~/bashrc
source ~/.bashrc

 

添加如下信息，注意路径哦！！！

验证CUDA ToolKit是否安装成功nvcc -V 

 

centos7 安装 NVIDIA cuDNN

如果你还需要神经网络训练学习，那么还需要安装cuDNN，这个方法也比较简单。

选择CUDA相匹配的版本，我们是CUDA版本是11.7，NVIDIA官网上没有匹配，选择
Download cuDNN v8.4.0 (April 1st, 2022), for CUDA 11.x

下载https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

然后把文件用wget方式 下到指定的目录。然后执行下面的命令：

tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.4.0.27_cuda11.6-archive.tar.xz
cp cudnn-linux-x86_64-8.4.0.27_cuda11.6-archive/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
cp -P cudnn-linux-x86_64-8.4.0.27_cuda11.6-archive/lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

如出现以下输出，则安装成功。

到这里显卡及AI运算神经网络的相关驱动都已安装完毕。

 

这里有一个点一定要注意，就是安装PyTorch    https://pytorch.org/get-started/locally/  一定要安装对应版本。

 

对了，再友情提示一下，位了避免出现问题，建议安装下面两个东西：

yum install libX11
yum install libXext