一、准备工作
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确认是CUDA9.1 支持的Linux系统版本
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确认是CUDA9.1 支持的GPU卡
3. 确认gcc已安装
输入gcc –version命令，如果有报错信息，需要重新安装gcc
4. 确认安装了正确版本的kernel-devel和kernel-headers
uname –r 查看内核版本，确保安装的kernel-devel和kernel-headers的版本和内核版本一致（Redhat下可以用 rpm –qa|grep kernel）。
5. 下载CUDA
下载链接：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
下图标识是Redhat6 64位的下载示例：
二、安装CUDA
1. 禁用nouveau驱动
先执行命令：lsmod | grep nouveau 如果有返回信息，当前系统中是加载了nouveau驱动模块。
禁用方法：
1.1 Redhat/Centos:
创建文件：/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf，在文件中添加以下两行内容：
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
然后执行命令sudo dracut –force
1.2 OpenSuse:
创建文件：/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf，在文件中添加以下两行内容：
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
然后执行命令sudo /sbin/mkinitrd
1.3 SLES:
SLES系统中没有安装nouveau驱动，不需要再禁用。
1.4 Ubuntu：
创建文件：/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf，在文件中添加以下两行内容：
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
然后执行命令sudo update-initramfs –u
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进入文本模式
设置默认启动方式为文本模式
编辑inittab，设置成id:3:initdefault:
2.2 Redhat7/Centos7:
执行命令：systemctl set-default multi-user.target
然后重启服务器，进入文本模式
3. 确认Nouveau驱动是否禁用成功
执行lsmod | grep nouveau 如果没有返回信息，说明已经禁用成功。
4. 安装CUDA
4.1执行命令 sudo sh cuda_<version>_linux.run –no-opengl-libs
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其中cuda_<version>_linux.run 以下载的cuda安装文件名为准。
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关于参数–no-opengl-libs： 如果机器以该GPU卡做显示输出，就不要加这个参数，如果服务器不是用NIVIDA GPU卡做显示输出，一定要加上这个参数，如果不加这个参数，后面安装自动过程中，会有安装nvidia opengl lib的提示，如果选择安装了nividia的 opengl lib，重启后图形化桌面会启动失败。
开始安装后会有几次提示，如果没有特殊需求，默认安装即可：
‣ EULA 协议的接受
‣ CUDA 驱动的安装
‣ CUDA Toolkit 安装, 位置, 和 /usr/local/cuda 符号链接
‣ CUDA Samples安装和位置
4.2 修改默认启动方式为图形化界面启动
4.2.1 Redhat6/Centos6：
编辑inittab，设置成id:5:initdefault:
4.2.2 Redhat7/Centos7:
执行命令：systemctl set-default graphical.target
然后重启进入图形化界面
5.检测device node是否创建成功
在/dev目录下执行ll 查看是否有nvidia开头的文件
6.增加环境变量
编辑/etc/profile文件在末尾追加信息，完成后执行source /etc/profile 即可生效。
6.1 export PATH=/usr/local/cuda-9.1/bin${PATH:+:${PATH}}
6.2 64位系统：
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.1/lib64\${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
32位系统：
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.1/lib\${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
三、验证
1．查看驱动版本
执行命令：cat /proc/driver/nvidia/version
2．查看GPU卡信息
执行命令：nividia-smi
