相信使用過(guò)Apollo的同學(xué)都知道，如果使用傳統(tǒng)推薦的方法，安裝NVIDIA顯卡驅(qū)動(dòng)，結(jié)果一般會(huì)令人沮喪。尤其對(duì)于ThinkPad系列筆記本電腦，幾乎不可能成功。社區(qū)榮譽(yù)布道師—賀博士的本篇文章為我們闡述了為Apollo項(xiàng)目安裝NVIDIA顯卡驅(qū)動(dòng)的有效方法。

阿波君希望這篇文給感興趣的同學(xué)帶來(lái)更多幫助。

關(guān)于《Apollo 3.5的構(gòu)建方法》，可參見賀博士的一篇博客。

關(guān)于《Apollo 3.5各功能模塊的啟動(dòng)過(guò)程解析》，《Apollo項(xiàng)目代碼遷移到Cyber RT框架的方法》可參見其另兩篇博客。

到CUDA官網(wǎng)下載所需版本的CUDA安裝包，具體如下圖所示：

Ubuntu 16.04系統(tǒng)使用第三方驅(qū)動(dòng)程序nouveau支持NVIDIA顯卡，為了安裝NVIDIA公司的原版驅(qū)動(dòng)程序，需要將其禁用。

具體方法為：使用快捷鍵Ctrl+Alt+T打開一個(gè)終端。

使用vi編輯器在/etc/modprobe.d目錄中創(chuàng)建文件：

blacklist-nvidia.conf

（文件名隨便起，只要后綴為.conf并且自己覺得有意義就行）：

1sudovi/etc/modprobe.d/blacklist-nvidia.conf

文件內(nèi)容如下：

1blacklistnouveau2optionsnouveaumodeset=0

然后使用如下命令更新內(nèi)核信息：

1sudoupdate-initramfs-u

注意：更改信息后一定要記得重啟電腦！

整個(gè)操作如下圖所示：

重啟電腦后，可能無(wú)法進(jìn)入圖形化登錄界面，癥狀類似如下界面，甚至可能完全黑屏：

解決方法：

按快捷鍵Ctrl+Alt+F1至Ctrl+Alt+F6

選擇六個(gè)文本終端之間的任意一個(gè)，登錄文本界面，然后執(zhí)行第三步。

在命令終端中進(jìn)入步驟一下載CUDA安裝包的目錄，使用如下命令安裝CUDA程序。因?yàn)镃UDA安裝包會(huì)檢測(cè)更新NVIDIA顯卡驅(qū)動(dòng)程序，于是我們可以利用這個(gè)特性來(lái)安裝顯卡驅(qū)動(dòng)。

1sudodpkg-icuda-repo-ubuntu1604-9-2-local_9.2.148-1_amd64.deb2sudoapt-keyadd/var/cuda-repo-9-2-local/7fa2af80.pub3sudoapt-getupdate4sudoapt-getinstallcuda

為了順利應(yīng)用新安裝的NVIDIA顯卡驅(qū)動(dòng)，

需要重啟電腦并禁用安全啟動(dòng)（其實(shí)也可以不禁用安全啟動(dòng)，只不過(guò)簽名比較麻煩）。

禁用方法如下圖所示，

開機(jī)后按Enter再按F1鍵進(jìn)入BIOS設(shè)置，

將Secure Boot禁用：

執(zhí)行完步驟四，重新進(jìn)入U(xiǎn)buntu系統(tǒng)后，在命令終端中使用如下方法驗(yàn)證驅(qū)動(dòng)已安裝成功：

1#方法12nvidia-smi3#方法24nvidia-settings

如下圖所示：

1.6.1 安裝顯卡驅(qū)動(dòng)程序后無(wú)法進(jìn)入圖形化界面

顯卡驅(qū)動(dòng)程序安裝完畢重啟電腦后，可能無(wú)法進(jìn)入圖形化登錄界面，癥狀類似如下界面，甚至可能完全黑屏：

解決方法：

按快捷鍵Ctrl+Alt+F1至Ctrl+Alt+F6

選擇六個(gè)文本終端之間的任意一個(gè)，登錄文本界面，然后使用命令：

1sudonvidia-xconfig

重新生成NVIDIA顯卡的配置文件信息，配置文件路徑為：

/etc/X11/xorg.conf，文件內(nèi)容如下。

注意：這個(gè)默認(rèn)生成的文件內(nèi)容是錯(cuò)誤的，如果直接使用，一定不能正常加載NVIDIA顯卡驅(qū)動(dòng)程序！

1#nvidia-xconfig:Xconfigurationfilegeneratedbynvidia-xconfig 2#nvidia-xconfig:version396.37(buildmeister@swio-display-x86-rhel47-05)TueJun1214:50:28PDT2018 3 4Section"ServerLayout" 5Identifier"layout" 6Screen0"nvidia"00 7Inactive"intel" 8InputDevice"Keyboard0""CoreKeyboard" 9InputDevice"Mouse0""CorePointer"10EndSection1112Section"InputDevice"13#generatedfromdefault14Identifier"Keyboard0"15Driver"keyboard"16EndSection1718Section"InputDevice"19#generatedfromdefault20Identifier"Mouse0"21Driver"mouse"22Option"Protocol""auto"23Option"Device""/dev/psaux"24Option"Emulate3Buttons""no"25Option"ZAxisMapping""45"26EndSection2728Section"Monitor"29Identifier"Monitor0"30VendorName"Unknown"31ModelName"Unknown"32HorizSync28.0-33.033VertRefresh43.0-72.034Option"DPMS"35EndSection3637Section"Device"38Identifier"intel"39Driver"modesetting"40Option"AccelMethod""None"41BusID"PCI:0@0:2:0"42EndSection4344Section"Device"45Identifier"nvidia"46Driver"nvidia"47BusID"PCI:6@0:0:0"48EndSection4950Section"Screen"51Identifier"intel"52Device"intel"53Monitor"Monitor0"54EndSection5556Section"Screen"57Identifier"nvidia"58Device"nvidia"59Monitor"Monitor0"60DefaultDepth2461Option"AllowEmptyInitialConfiguration""on"62Option"IgnoreDisplayDevices""CRT"63Option"ConstrainCursor""off"64SubSection"Display"65Depth2466Modes"nvidia-auto-select"67EndSubSection68EndSection

正確的配置文件內(nèi)容如下所示。

大家一定要在默認(rèn)文件的基礎(chǔ)上，將原文件內(nèi)容修改為如下正確內(nèi)容：

1Section"ServerLayout" 2Identifier"layout" 3Screen0"nvidia" 4Inactive"intel" 5EndSection 6 7Section"Device" 8Identifier"intel" 9Driver"modesetting"10BusID"PCI:0@0:2:0"11Option"AccelMethod""None"12EndSection1314Section"Screen"15Identifier"intel"16Device"intel"17EndSection1819Section"Device"20Identifier"nvidia"21Driver"nvidia"22BusID"PCI:6@0:0:0"23Option"ConstrainCursor""off"24EndSection2526Section"Screen"27Identifier"nvidia"28Device"nvidia"29Option"AllowEmptyInitialConfiguration""on"30Option"IgnoreDisplayDevices""CRT"31EndSection

如果重啟電腦后還是無(wú)法進(jìn)入圖形化登錄界面，則進(jìn)入文本終端后使用如下命令：

1sudorm/etc/X11/xorg.conf2sudotouch/etc/X11/xorg.conf

重新生成一個(gè)空白的X11顯示配置文件，之后再重啟電腦。

這樣就可以順利使用系統(tǒng)自帶的集成顯卡驅(qū)動(dòng)進(jìn)行顯示。

接下來(lái)，自然就是重新安裝CUDA，以便正確安裝NVIDIA顯卡驅(qū)動(dòng)程序了。

1.6.2 突然斷電重啟電腦后NVIDIA顯卡驅(qū)動(dòng)程序損壞

開發(fā)的過(guò)程中開發(fā)者們還會(huì)碰到很多意外情況，再舉一個(gè)小例子。

有一次突然斷電，我重啟電腦后，運(yùn)行tensorflow-gpu程序時(shí)，

居然報(bào)錯(cuò)說(shuō)不是NVIDIA顯卡驅(qū)動(dòng)。

我一查居然是NVIDIA顯卡驅(qū)動(dòng)程序損壞，

操作系統(tǒng)重新啟用集成顯卡驅(qū)動(dòng)nouveau，

甚至還把步驟二中創(chuàng)建的黑名單文件

/etc/modprobe.d/blacklist-nvidia.conf

都給刪除了，實(shí)在是耽誤了不少時(shí)間。怎么解決呢？

解決辦法：

重新執(zhí)行步驟二至步驟五，再次安裝NVIDIA顯卡驅(qū)動(dòng)。

Docker內(nèi)部安裝NVIDIA顯卡驅(qū)動(dòng)的步驟比較簡(jiǎn)單，下面闡述之。

在命令終端內(nèi)，使用如下命令安裝Docker內(nèi)部的NVIDIA顯卡驅(qū)動(dòng)：

1#啟動(dòng)并進(jìn)入Docker 2bashdocker/scripts/dev_start.sh-C 3bashdocker/scripts/dev_into.sh 4#更新安裝源 5sudoaptupdate 6#查看并安裝NVIDIA顯卡驅(qū)動(dòng) 7#此處的版本號(hào)396要與Docker外部一致！ 8aptsearchnvidia-396 9sudoaptinstallnvidia-39610#查看顯卡驅(qū)動(dòng)是否安裝成功11nvidia-smi

首先確保當(dāng)前需要保存的Docker image處于活動(dòng)狀態(tài)（未被關(guān)閉），使用如下命令保存：

1#查看當(dāng)前活動(dòng)的Dockerimage2dockerps3#保存本地Dockerimage4#-p表示保存時(shí)暫停當(dāng)前Dockerimage的運(yùn)行5#a45572938fcd表示Dockercontainerid，它與你的機(jī)器相關(guān)，注意更換為你的id6#registry.docker-cn.com/apolloauto/apollo表示repository（或稱image)，不需改變7#davidhopper_dev表示tag，可以自己隨意命名8dockercommit-pa45572938fcdregistry.docker-cn.com/apolloauto/apollo:davidhopper_dev

使用如下命令加載步驟一中保存的本地Docker image：

1#啟動(dòng)修改后的Docker2#-C表示使用國(guó)內(nèi)服務(wù)器3#-l-tdavidhopper_dev表示基于本地標(biāo)簽為davidhopper_dev的Dockerimage拉取4bashdocker/scripts/dev_start.sh-C-l-tdavidhopper_dev5#進(jìn)入Docker6bashdocker/scripts/dev_into.sh7#查看顯卡驅(qū)動(dòng)是否已正確保存8nvidia-smi

2.4.1 不小心使用

docker/setup_host/install_nvidia_docker.sh

腳本安裝nvidia_docker，導(dǎo)致無(wú)法進(jìn)入Docker

之前我在Docker內(nèi)部安裝NVIDIA顯卡驅(qū)動(dòng)前，

曾經(jīng)嘗試過(guò)在Docker外部使用如下命令安裝nvidia_docker:

1bashdocker/setup_host/install_nvidia_docker.sh

安裝完畢后，重啟Docker時(shí)發(fā)現(xiàn)出問(wèn)題了，

Docker進(jìn)不去了，錯(cuò)誤截圖如下：

解決方法：

在Docker外部使用如下命令缷載nvidia_docker：

1sudodpkg-rnvidia-docker

自Apollo平臺(tái)開放已來(lái)，我們收到了大量開發(fā)者的咨詢和反饋，越來(lái)越多開發(fā)者基于Apollo擦出了更多的火花，并愿意將自己的成果貢獻(xiàn)出來(lái)，這充分體現(xiàn)了Apollo『貢獻(xiàn)越多，獲得越多』的開源精神。為此我們開設(shè)了『開發(fā)者說(shuō)』板塊，希望開發(fā)者們能夠踴躍投稿，更好地為廣大自動(dòng)駕駛開發(fā)者營(yíng)造一個(gè)共享交流的平臺(tái)！