CentOS安装NVIDIA驱动、CUDA以及nvidia-container-toolkit

0.提前准备
0.1.更新yum源（以阿里为例）
0.1.1 备份当前的yum源

mv /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo.backup

0.1.2 下载新的CentOS-Base.repo 到/etc/yum.repos.d/

CentOS 5

wget -O /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-5.repo
或者
curl -o /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-5.repo

CentOS 6

wget -O /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-6.repo
或者
curl -o /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-6.repo

CentOS 7　

wget -O /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo
或者
curl -o /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo

0.1.3 清空并生成缓存　　　　

yum clean all
yum makecache

备注：
yum 会把下载的软件包和header存储在cache中(默认路径/var/cache/yum/)，而不自动删除。如果觉得占用磁盘空间，可以使用yum clean指令进行清除，更精确 的用法是yum clean headers清除header，yum clean packages清除下载的rpm包，yum clean all全部清除。
———————————————————————————————————————————

1.安装依赖项

yum -y install gcc pciutils
yum -y install gcc
yum -y install gcc-c++
yum -y install make

2.查看内核版本

uname -a

3.查看显卡版本

lspci | grep -i nvidia

4.屏蔽系统自带的nouveau

(1)查看nouveau
lsmod | grep nouveau 
(2)打开blacklist.nf文件,按i或insert键进入修改模式
vi /lib/modprobe.d/dist-blacklist.conf   
(3)将nvidiafb注释掉:
#blacklist nvidiafb
(4)添加以下两句在blacklist.conf  文件中， :回到文件最底部，:w保存文件，:q退出文件
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0

5.重建initramfs image步骤

（1）删除
mv /boot/initramfs-$(uname -r).img /boot/initramfs-$(uname -r).img.bak
（2）重建
dracut /boot/initramfs-$(uname -r).img $(uname -r)

6.修改运行级别为文本模式

systemctl set-default multi-user.target

7.重新启动

reboot

8.下载显卡驱动和cuda

打开链接：https://www.nvidia.cn/drivers/lookup/
下载完后，进入下载后的文件夹，在终端输入安装指令：

根据自己的显卡型号下载对应驱动，然后安装：
sudo sh NVIDIA-Linux-x86_64-550.120.run

cuda的下载，可以用wget，也可以window端下载后传入服务器：
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.2/Prod/local_installers/cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run
sudo sh cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run

输入accept后：
CUDA Installer
-[X] Driver
    [X] 450.51.06
+[X] CUDA Toolkit 11.0
 [X] CUDA Samples 11.0
 [X] CUDA Demo Suite 11.0
 [X] CUDA Documentation 11.0
Options
Install
直接选择install

报错：CentOS安装nvidia-container-toolkit报错：没有可用软件包

1、设置 docker-ce 存储库：

sudo yum-config-manager --add-repo=https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo

2、安装 containerd.io 包： 

sudo yum install -y https://download.docker.com/linux/centos/7/x86_64/stable/Packages/containerd.io-1.4.3-3.1.el7.x86_64.rpm

3、安装 docker-ce 软件包：

sudo yum install docker-ce -y
使用以下命令确保 Docker 服务正在运行：
sudo systemctl --now enable docker

4、设置 nvidia-container-toolkit 存储库和 GPG 密钥：

distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/$distribution/libnvidia-container.repo | sudo tee /etc/yum.repos.d/nvidia-container-toolkit.repo
将experimental分支添加到存储库列表中：
yum-config-manager --enable libnvidia-container-experimental

5、更新包列表后安装nvidia-container-toolkit包：

sudo yum clean expire-cache
sudo yum install -y nvidia-container-toolkit

配置 Docker 守护进程以识别 NVIDIA 容器运行时：
sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker
设置默认运行时后重启Docker守护进程完成安装：
sudo systemctl restart docker

6、验证

docker run -it -d -v /home/data/jt/:/data/jt -v /etc/localtime:/etc/localtime:ro --restart always --net host --name EventDetectorV3 --gpus all jt20240711_gongsi
docker ps
docker exec -it  EventDetectorV3 bash

进入容器后：
nvidia-smi

 

备份指令记录（供参考）： 

  488  mv /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo.backup
  490  cd yum.repos.d/
  493  wget -O /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo
  495  yum clean all
  496  yum makecache
  497  yum -y install gcc pciutils
  498  yum -y install gcc
  499  yum -y install gcc-c++
  500  yum -y install make
  501  uname -a
  502  lsmod | grep nouveau 
  503  vi /lib/modprobe.d/dist-blacklist.conf
  504  mv /boot/initramfs-$(uname -r).img /boot/initramfs-$(uname -r).img.bak
  505  dracut /boot/initramfs-$(uname -r).img $(uname -r)
  506  systemctl set-default multi-user.target
  507  reboot
  508  set +o history;
  509  sh NVIDIA-Linux-x86_64-550.120.run 
  510  nvidia-smi
  511  docker
  512  docker ps
  513  ll
  514  cd jt20240731/
  515  ll
  516    cat x* >test.tar
  517  docker load -i test.tar 
  518  docker images
  519  docker ps
  534  wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.2/Prod/local_installers/cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run
  535  sh cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run 
  537  nvcc --version
  538  vi /etc/profile
  539  source /etc/profile
  540  nvcc --version
  541  yum install nvidia-container-runtime
  542  yum update
  543  yum install nvidia-container-runtime
  544  sudo yum-config-manager --add-repo=https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo
  545  sudo yum install -y https://download.docker.com/linux/centos/7/x86_64/stable/Packages/containerd.io-1.4.3-3.1.el7.x86_64.rpm
  546  sudo yum install docker-ce -y
  547  sudo systemctl --now enable docker
  548  sudo docker run --rm hello-world
  549  distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/$distribution/libnvidia-container.repo | sudo tee /etc/yum.repos.d/nvidia-container-toolkit.repo
  550  yum-config-manager --enable libnvidia-container-experimental
  551  sudo yum clean expire-cache
  552  sudo yum install -y nvidia-container-toolkit
  553  sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker
  554  sudo systemctl restart docker
  555  docker ps
  556  docker ps -a
  557  docker rm  EventDetectorV3
  558  ll
  559  cd jt20240731/
  560  ll
  561  docker images
  562  history
  563  docker run -it -d -v /home/data/jt/:/data/jt -v /etc/localtime:/etc/localtime:ro --restart always --net host --name EventDetectorV3 --gpus all jt20240711_gongsi
  564  docker ps
  565  docker exec -it  EventDetectorV3 bash