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记录安装显卡驱动过程

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服务器: Dell T630
显卡: NVIDIA-Tesla V100 * 2
系统: Rocky9.6

准备工作

更新系统并安装编译依赖

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sudo dnf update
sudo dnf install kernel-devel kernel-headers gcc make

禁用开源Nouveau驱动(关键步骤)

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# 1. 将驱动加入黑名单
echo -e 'blacklist nouveau\noptions nouveau modeset=0' | sudo tee /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
# 2. 重建初始内存盘
sudo dracut --force
# 3. 重启
sudo reboot

# 重启后，使用 
lsmod | grep nouveau 
# 命令检查，没有输出即表示禁用成功

处理安全启动 (Secure Boot)：建议在BIOS中暂时关闭Secure Boot，传统BIOS引导跳过，如果是UEFI引导需要修改

通过ELRepo仓库安装驱动

导入ELRepo仓库的GPG密钥并启用仓库

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sudo rpm --import https://www.elrepo.org/RPM-GPG-KEY-elrepo.org
sudo dnf install https://www.elrepo.org/elrepo-release-9.el9.elrepo.noarch.rpm

# 如果源很慢，可以更换国内镜像源
## 清华大学 TUNA 镜像
http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/elrepo
## 阿里云镜像
http://mirrors.aliyun.com/elrepo
# 编辑/etc/yum.repos.d/elrepo.repo
# 修改[elrepo] 和 [elrepo-kernel] 这两个

安装NVIDIA驱动包

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sudo dnf install kmod-nvidia

# 此时可以用命令查看nvidia-smi
#----
#0  Tesla V100-PCIE-16GB           Off
#1  Tesla V100-PCIE-16GB           Off

这个kmod-nvidia包是带有DKMS支持的，当内核更新时，驱动模块会自动重新编译，非常方便 重启并验证

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reboot

nvidia-smi 
# 如果安装成功，这个命令会显示一张表格，包含GPU型号、驱动版本、GPU使用情况等信息
#---
0  Tesla V100-PCIE-16GB           On
1  Tesla V100-PCIE-16GB           On

可选后续：安装CUDA工具包

在Rocky Linux 9.6上安装CUDA工具包，最关键的是确保CUDA版本与已安装的NVIDIA驱动版本兼容 先使用 nvidia-smi 命令确认驱动版本 NVIDIA-SMI 580.105.08 Driver Version: 580.105.08 CUDA Version: 13.0 nvidia-smi输出的CUDA Version: 13.0代表支持的版本

CUDA不是显卡驱动，而是一个必须安装才能让普通程序利用NVIDIA GPU进行并行计算的“工具箱”和“编程平台”

通过官方仓库: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

选择Linux -> x86_64 -> RHEL 9 -> rpm (network)

安装

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sudo dnf config-manager --add-repo https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/rhel9/x86_64/cuda-rhel9.repo
sudo dnf clean all
sudo dnf -y install cuda-toolkit-13-1

配置环境变量 将CUDA的路径添加到系统环境变量中

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echo 'export PATH=/usr/local/cuda-13/bin:$PATH' | sudo tee /etc/profile.d/cuda.sh
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-13/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' | sudo tee -a /etc/profile.d/cuda.sh
source /etc/profile.d/cuda.sh

# 验证
nvcc --version