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CentOS8：英伟达显卡驱动与CUDA安装

news 来源：原创 2025/6/26 12:13:51

挺偶然的，同事在CentOS8版本的GPU服务器上安装英伟达的显卡驱动和CUDA遇到了问题，于是协助进行了安装，顺便记录下此次安装过程与心得。

显卡驱动安装

步骤简述

详细步骤

1、官网下载需要的驱动

2、驱动软件包上传并加权

3、安装kernel-devel、gcc软件包

4、执行驱动安装程序

5、验证

CUDA安装

步骤简述

详细步骤

1、官网下载需要的CUDA版本

2、CUDA安装包上传并加权

3、安装CUDA工具包

4、配置环境变量

5、验证

显卡驱动安装

步骤简述

序号	步骤
1	官网下载驱动
2	下载后的驱动安装包上传到主机，并对安装包添加执行权限
3	安装kernel-devel、gcc软件包
4	执行驱动安装程序，按提示执行后续操作
5	验证显卡驱动是否安装成功

详细步骤

1、官网下载需要的驱动

下载地址：下载 NVIDIA 官方驱动 | NVIDIA

进入官网后，根据项目规划，选择对应的驱动版本，进行下载。

图1.1-官网选择所需驱动版本

图1.2-下载对应的驱动版本

2、驱动软件包上传并加权

将下载后的驱动安装包上传到主机，并对安装包添加执行权限。

（1）上传驱动软件包

上传方式推荐两种：

第一种是尝试通过MobaXterm终端工具连接到主机后，选择指定目录进行上传。但是使用发现有些内网环境下使用MobaXterm上传会有限制，文件传输的效率、效果都不好。

第二种是尝试通过Xftp工具进行上传，传输效果很好。但是有些项目内网环境会限制ssh直接登录，可以尝试先通过堡垒机或者其他审计运维工具登录Xshell终端工具，在Xshell终端选择【传输新建文件】，如图2.1-通过Xshell连接Xftp。使用前确保Xftp工具已正常安装。

如果项目内网环境没什么限制，推荐使用Xftp工具直接连接服务器主机。

图2.1-通过Xshell连接Xftp

（2）对驱动软件包添加执行权限

 chmod 775 NVIDIA-Linux-x86_64-550.127.08.run

3、安装kernel-devel、gcc软件包

安装显卡驱动前，需要安装kernel-devel软件、gcc软件，其中kernel-devel的软件版本必须和内核版本保持一致！

（1）安装软件

yum -y install gcc kernel-devel

（2）检查kernel-devel软件版本和内核版本是否一致

如果不一致，需要找到和内核版本一致的kernel-devel软件rpm包进行rpm安装。

#查看安装的kernel-devel软件版本
rpm -qa |grep kernel-devel
#查看主机内核版本
uname -a
#如果不一致，找到和内核版本一致的 kernel-devel软件包后，执行rpm安装，如下：
rpm -ivh kernel-devel-4.18.0-553.8.1.el8_10.x86_64.rpm

（3）补充说明

一般情况下是通过yum源进行安装，yum源大致有公网上的各个厂商或者高校的镜像站、局域网yum源、本地yum源三种。如果项目肯开放公网是最好的选择，但大部分基本是不开放公网，现场也未必搭建了局域网yum源。所以推荐一种方法进行尝试：搭建本地yum源。

CentOS8和RHEL8一样，在iso镜像软件中提供了AppStream、BaseOS软件仓库。可以先在自己电脑的Vmware上创建好centos8虚拟机，将镜像挂载：mount /dev/sr0/mnt。此时可以在/mnt目录下获取AppStream、BaseOS软件仓库目录，将其上传到主机服务器上。在服务器上，搭建本地软件仓库，搭建方法很简单，只需要在/etc/yum.repos.d配置.repo文件，指定AppStream、BaseOS的绝对路径。配置文件模板如下：

vim AppStream.repo
[AppStream]
name=AppStream
baseurl=file:///chatglm/yums/AppStream   #file:// 是指在这里使用本地文件协议，后面的/chatglm/yums/AppStream是绝对路径
gpgcheck=0
enabled=yesvim BaseOS.repo
[BaseOS]
name=BaseOS
baseurl=file:///chatglm/yums/BaseOS     #file:// 是指在这里使用本地文件协议，后面的/chatglm/yums/BaseOS是绝对路径
gpgcheck=0
enabled=yes

亲测通过CentOS8.4镜像搭建的本地yum源安装的gcc等开发工具软件包没有问题。但是kernel-devel软件版本要求必须和Linux内核版本一致，而本地yum源中的kernel-devel版本与主机内未必一致；如果不一致，需要单独找到对应版本的kernel-devel软件rpm包进行rpm安装。

4、执行驱动安装程序

执行安装程序前，有个先决条件需要检查。检查根目录(/)挂载点空间是否充足。如果空间剩余不足3G。安装程序时必定会出现报错，进而安装失败。此时需要先解决根目录(/)空间问题，才能进行安装。但如果根目录(/)空间满足3G，但使用率很高了，即使安装成功，后续也极易出现问题，所以还是需要检查空间，因为根目录(/)一般都是标准分区，而不是通过逻辑卷管理，后续扩容非常麻烦。

执行安装程序

#官方安装命令
sudo sh NVIDIA-Linux-x86_64-550.127.08.run --disable-nouveau --kernel-source-path=/usr/src/kernels/$(uname -r)

上述命令是官方提供的，其中--kernel-source-path参数是指定内核源码位置。但是uname -r命令返回的信息并未必和本地真实的内核源码目录一致，如下图所示：

图4.1-内核源码位置的区别

所以需要手动去指定，按照上述逻辑，调整后的安装命令调整如下所示：

#调整后的安装命令
sudo sh NVIDIA-Linux-x86_64-550.127.08.run --disable-nouveau --kernel-source-path=/usr/src/kernels/4.18.0-553.8.1.el8_10.x86_64

执行完命令后，按照安装界面提示，进行下一步操作，安装过程中会出现Warning警告，但并不会影响安装。当安装进行到如下界面时，安装已完成，敲击回车键。

图4.2-驱动安装完成

5、验证

执行以下命令进行验证驱动是否安装成功。

nvidia-smi

返回下面的GPU信息时，驱动安装成功。

图5.1-驱动安装成功验证信息

CUDA安装

步骤简述

序号	步骤
1	官网下载对应CUDA版本
2	下载后的CUDA安装包上传到主机，并对安装包添加执行权限
3	安装CUDA工具包
4	配置环境变量
5	验证

详细步骤

1、官网下载需要的CUDA版本

下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

如果主机服务器不通外网，可以先在本地VMware搭建的虚拟机上使用wget下载CUDA安装包。

图1.1-CUDA下载

2、CUDA安装包上传并加权

方式和显卡驱动安装的一样，略。

3、安装CUDA工具包

sudo sh cuda_<version>_linux.run

执行上述安装命令后，需要等一小会儿，才会弹出安装界面。下面是安装界面过程简述：

图3.1-CUDA安装界面-输入accept

图3.2-CUDA安装界面-安装选择

图3.3-CUDA安装界面-进行安装

安装完成后会输出如下信息

图3.4-CUDA安装完成

4、配置环境变量

vim ~/.bash_profile  #编辑用户环境变量#环境变量内容
PATH=$PATH:$HOME/bin:/usr/local/cuda/bin
export PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH#重新加载环境变量
source ~/.bash_profile

5、验证

#执行nvcc -V命令，如果返回类似如下信息，则安装成功 
[root@ecm-9daa cuda]# nvcc -V
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2023 NVIDIA Corporation
Built on Fri_Sep__8_19:17:24_PDT_2023
Cuda compilation tools, release 12.3, V12.3.52
Build cuda_12.3.r12.3/compiler.33281558_0

显卡驱动安装

步骤简述

详细步骤

1、官网下载需要的驱动

2、驱动软件包上传并加权

3、安装kernel-devel、gcc软件包

4、执行驱动安装程序

5、验证

CUDA安装

步骤简述

详细步骤

1、官网下载需要的CUDA版本

2、CUDA安装包上传并加权

3、安装CUDA工具包

4、配置环境变量

5、验证

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