双显卡笔记本在Ubuntu下使用cuda的解决方案
笔记本是Intel的集显和Nvidia GTX 970M的独显，之前是在win下用theano并用CUDA没有问题，现在想用tensorflow就尝试换Ubuntu，一换才知道Linux下这个双显卡这么有问题，按照官方教程顺序装完CUDA重启就黑屏，目测是装完cuda集显就被屏蔽了。Ubuntu本身也试过好多个版本。
解决方案：
由于电脑是笔记本，双显卡尝试过好多次总是在安装完CUDA后重启黑屏或是卡在登陆界面无法进入系统。应该是安装完cuda后负责图形界面的Intel不干活了。
以下是我配置平台的全过程，最终目的是使用tensorflow或theano并利用gpu加速。
1.首先安装Ubuntu16.04,之前装的是14.04，但总是装完CUDA后重启黑屏。在16.04的软件更新中可以同时更新到NVIDIA的独显和Intel的集显。
2.在系统设置的软件和更新中，安装好NVIDIA和Intel的专有驱动。
3.安装CUDA toolkit
sudo apt-get update
sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit
默认安装cuda 7.5.18
安装之后，是没有/usr/local/cuda*这个文件夹，也没有sample的
4.由于Ubuntu16.04的gcc和g++都是5.0版的，不兼容CUDA7.5版本，需要降级
sudo apt-get gcc-4.9 g++-4.9
cd /usr/bin
sudo rm gcc
sudo rm g++
sudo ln -s gcc-4.9 gcc
sudo ln -s g++-4.9 g++
5.安装cuDnn
下载cudnn 4.0 for cuda7.0 需要nvidia的开发者帐号登录
tar -zxf cudnn-7.0-linux-x64-v4.0-prod.tgz
复制头文件到/usr/local/include
sudo cp include/cudnn.h /usr/local/include/
复制lib文件到/usr/local/lib
sudo cp lib64/* /usr/local/lib/
并编辑~/.bashrc 添加环境变量
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib
6.安装theano
sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-dev python-pip python-nose g++ libopenblas-dev git
sudo pip install Theano
编辑配置文件
sudo gedit ~/.theanorc
device = gpu
floatX = float32
flags=-D_FORCE_INLINES
7.安装tensorflow
sudo apt-get install python-pip python-dev # Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled, Python 2.7 # Requires CUDA toolkit 7.5 and CuDNN v4. For other versions, see &Install from sources& below. export TF_BINARY_URL=/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.9.0-cp27-none-linux_x86_64.whl # Python 2
sudo pip install --upgrade $TF_BINARY_URL
8.安装OpenAI Gym
因为后续可能会做一些增强学习的小项目，再此安装OpenAI Gym
git clone href=///openai/gym
pip install -e . # minimal install
pip install -e .[all] # all install
本文永久更新地址：
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笔记本是Intel的集显和Nvidia GTX 970M的独显，之前是在win下用theano并用CUDA没有问题，现在想用tensorflow就尝试换Ubuntu，一换才知道Linux下这个双显卡这么有问题，按照官方教程顺序装完CUDA重启就黑屏，目测是装完cuda集显就被屏蔽了。Ubuntu本身也试过好多个版本。
解决方案：
由于电脑是笔记本，双显卡尝试过好多次总是在安装完CUDA后重启黑屏或是卡在登陆界面无法进入系统。应该是安装完cuda后负责图形界面的Intel不干活了。
以下是我配置平台的全过程，最终目的是使用tensorflow或theano并利用gpu加速。
1.首先安装Ubuntu16.04,之前装的是14.04，但总是装完CUDA后重启黑屏。在16.04的软件更新中可以同时更新到NVIDIA的独显和Intel的集显。
2.在系统设置的软件和更新中，安装好NVIDIA和Intel的专有驱动。
3.安装CUDA toolkit
sudo apt-get update
sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit
默认安装cuda 7.5.18
安装之后，是没有/usr/local/cuda*这个文件夹，也没有sample的
4.由于Ubuntu16.04的gcc和g++都是5.0版的，不兼容CUDA7.5版本，需要降级
sudo apt-get gcc-4.9 g++-4.9
cd /usr/bin
sudo rm gcc
sudo rm g++
sudo ln -s gcc-4.9 gcc
sudo ln -s g++-4.9 g++
5.安装cuDnn
下载cudnn 4.0 for cuda7.0 需要nvidia的开发者帐号登录
tar -zxf cudnn-7.0-linux-x64-v4.0-prod.tgz
复制头文件到/usr/local/include
sudo cp include/cudnn.h /usr/local/include/
复制lib文件到/usr/local/lib
sudo cp lib64/* /usr/local/lib/
并编辑~/.bashrc 添加环境变量
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib
6.安装theano
sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-dev python-pip python-nose g++ libopenblas-dev git
sudo pip install Theano
编辑配置文件
sudo gedit ~/.theanorc
device = gpu
floatX = float32
flags=-D_FORCE_INLINES
7.安装tensorflow
sudo apt-get install python-pip python-dev # Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled, Python 2.7 # Requires CUDA toolkit 7.5 and CuDNN v4. For other versions, see &Install from sources& below. export TF_BINARY_URL=/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.9.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
# Python 2
sudo pip install --upgrade $TF_BINARY_URL
8.安装OpenAI Gym
因为后续可能会做一些增强学习的小项目，再此安装OpenAI Gym
git clone href=///openai/gym
pip install -e . # minimal install
pip install -e .[all] # all install
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(1)(1)(1)(6)(8)(1)(1)(4)(4)(6)(1)(3)(3)(1)(1)(18)(10)(12)(20)(16)(3)双显卡笔记本配置Ubuntu14.04+cuda6.5时出问题了 - 查看主题 & Ubuntu中文论坛
&[ 4 篇帖子 ]&
&文章标题 : 双显卡笔记本配置Ubuntu14.04+cuda6.5时出问题了发表于 :
20:47帖子: 2
系统: Ubuntu14.04
送出感谢: 0 次
接收感谢: 0 次
双显卡的笔记本，安装ubuntu14.04系统，安装cuda6.5的时有警告make编译过程有警告~！nvcc warning: The &computer_11&&computer_12&&computer_13&&sm_11&&sm_12&&sm_13& architectures are deprecated,and may be removed in the future release.安装完后，samples可以运行，随后编译opencv时也出现相同的警告。nvcc warning: The &computer_11&&computer_12&&computer_13&&sm_11&&sm_12&&sm_13& architectures are deprecated,and may be removed in the future release.并且报错，Cmake error at cuda_compile_generated_NCVPyramid.cu.o.cmake:288(message):Error generating
编译到70%的时候终止。求大神指导！
&文章标题 : Re: 双显卡笔记本配置Ubuntu14.04+cuda6.5时出问题了发表于 :
16:33帖子: 14884
引用:双显卡的笔记本把下面指令 複製 貼進終端機 執行sudo lshw -numeric -class video把結果直接複製 貼上來
&文章标题 : Re: 双显卡笔记本配置Ubuntu14.04+cuda6.5时出问题了发表于 :
2:19帖子: 2
系统: ubuntu 14.04
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poloshiao 写道:引用:双显卡的笔记本把下面指令 複製 貼進終端機 執行sudo lshw -numeric -class video把結果直接複製 貼上來遇到同样问题,结果如下代码:*-display& & & & & & & && & & &description: 3D controller& & & &product: GF117M [GeForce 610M/710M/820M / GT 620M/625M/630M/720M] [10DE:1140]& & & &vendor: NVIDIA Corporation [10DE]& & & &physical id: 0& & & &bus info: pci@.0& & & &version: a1& & & &width: 64 bits& & & &clock: 33MHz& & & &capabilities: pm msi pciexpress bus_master cap_list& & & &configuration: driver=nvidia latency=0& & & &resources: irq:47 memory:effffff memory:d0000000-dfffffff memory:effffff ioport:5000(size=128)& *-display& & & &description: VGA compatible controller& & & &product: 3rd Gen Core processor Graphics Controller [;& & & &vendor: Intel Corporation [8086]& & & &physical id: 2& & & &bus info: pci@.0& & & &version: 09& & & &width: 64 bits& & & &clock: 33MHz& & & &capabilities: msi pm vga_controller bus_master cap_list rom& & & &configuration: driver=i915 latency=0& & & &resources: irq:45 memory:efffff memory:c0000000-cfffffff ioport:6000(size=64)
&文章标题 : Re: 双显卡笔记本配置Ubuntu14.04+cuda6.5时出问题了发表于 :
16:33帖子: 14884
引用:遇到同样问题,结果如下引用:product: GF117M [GeForce 610M/710M/820M / GT 620M/625M/630M/720M] [10DE:1140]configuration: driver=nvidia latency=0把下面指令 複製 貼進終端機 執行1. nvidia-settings --glxinfo | grep &OpenGL version string&2. uname -r把結果直接複製 貼上來不必擷圖
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