引言
为了完成tensorflow中CIFAR10关于cuda-convnet最后两层的实现联系，我重新搭建了一下CUDA环境。可我万万没想到，这环境竟然倒腾了我两个星期的业余时间，搞得我心烦意乱，像个鬼影似的，在我脑子里萦绕又挥之不去。不过最终还是走出了阴霾，我现在做一个经验总结，把我对cuda的一些理解与我对某些问题的解决思路分享给大家。
问题
众所周知，官方驱动对Ubuntu的貌似一向都不大给力，因此apt里面的驱动才是王道。但这并不是绝对的，毕竟确实也有不少人用官方驱动才安装成功NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.xx.run的。而我其实最初的搭建目标，是打算在Ubuntu14.04安装CUDA7.5的。当时，我还以为都更新了这么多次，感觉Nvidia支持力度应该不差，结果出现了循环登录界面现象，这个现象不大好解，而且貌似在tty1上用 user@machine:~$ apt-get remove --purge nvidia*
都不好使，所以我改回了cuda-6.5。然而，网上流传着cuda-6.5只支持到nvidia-340的驱动。因此，我直接来一个apt-get install nvidia-340 把它给装上了。本以为这问题就这么解决了，可是却出现了另一个问题——系统黑屏。完了….直接连登陆界面都看不见，其实面对这个情况我还是一如既往的淡定，使用 user@machine:~$ apt-get upgrade
能进系统到system-settings了。接着安装cuda6.5，这部分还没多大问题，但装完后，进入sample编译完后跑deviceQuery的时候就悲剧了，error(30) 是一个unkown有点无语了。难道是GPU驱动没装好？（其实不是，后面我就介绍）最后，又因为我从win系统切换回来，不知得罪哪个系统了，又回到了，黑屏的问题……连重装系统都不好使，upgrade也废了….看起来貌似真全废了。当时，我一直尝试各种方法，但都没得到好结果（包括升级到16.04LTS后依然出现unkown的问题，并且因为编译工具的更新出现各种不适）……然而，我用TRIZ仔细分析了下矛盾后，找到了突破点。
矛盾分析
TRIZ苏联的创新发明理论，我这里不多做介绍，直接用它进行分析。从上面的问题描述上，我们能分析出一种东西，叫做矛盾。当下最主要的矛盾，我想可能在Nvidia的Ubuntu驱动方面。我觉着这个矛盾应该是，在Ubuntu14.04LTS环境下安装官方驱动会登录死循环，安装apt的驱动又会黑屏，不装又跑不起CUDA，装了就进不了系统。这是一个技术矛盾，而我们希望得到的理想结果是，装上驱动而且不会出现故障，但装上驱动就一定会出现故障，其实可以认为N卡驱动坏了。因此我们需要安装一个不是驱动的驱动。乍看这话很怪，我后面分析完就不怪了。
我们需要从微观层面分析，到底为什么N卡驱动是坏的，驱动是跟谁发生冲突，从而寻找物理矛盾？据我的了解加上实验的验证，我发现N卡驱动虽然装上后进不了图形界面，但实际上能进系统的tty1模式并能够正常运行，甚至还能够跑CUDA的程序。也就是说，N卡驱动只是跟上层图形界面启动器发生了冲突，而非底层驱动失效。物理矛盾找到了，那怎么解决呢？大家都明白，换个图形界面启动器就好了嘛，Ubuntu14.04的Xserver启动器，我不是很会换。但前面Ubuntu16.04LTS不是已经把驱动装上了吗？行，我先把系统升级，再让驱动给安上。结果确实没问题了，原因是Ubuntu16.04LTS已经放弃了过去的Xserver，而换成了wayland的图形启动器。这就是我们的那个不是(Ubuntu14.04的)驱动的(Ubuntu16.04的)驱动了。那接下来新的问题出现了，跑CUDA例程出现的unkown怎么解决，还有编译工具过新的问题怎么解决？
因为Ubuntu16.04LTS更新了gnu，而且在string的memcpy方面有比较大的改动，因此老会出现问题
"/usr/include/string.h:652:42: error: 'memcpy' was not declared in this scope"这个问题还是比较好解决的，一般我是在编译文件里面，添加一个叫做-D_FORCE_INLINES 的编译选项。不过，面对cuda6.5的编译，由于不支持gnu-4.9及以上的版本，我是直接使用
user@machine:~$ sudo update-alternative --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.8 0
user@machine:~$ sudo update-alternative --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-5.0 1
user@machine:~$ sudo update-alternative --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-4.8 0
user@machine:~$ sudo update-alternative --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-5.0 1这时我们就可以使用下面的两条指令来选择切换gnu版本
user@machine:~$ sudo update-alternative --config g++
user@machine:~$ sudo update-alternative --config gcc最后，就是编译了CUDA提供的sample后，在跑deviceQuery时出现的unkown问题，类似如下：
./deviceQuery Starting...
CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)
cudaGetDeviceCount returned 30
-> unknown error
Result = FAIL这个问题其实也很独特，每个人这个问题都可能不一样，我只能介绍我遇到的情况。我的这个问题主要的原因其实是因为~/.bashrc里面没有真正的加上LD_LIBRARY_PATH。（其实我有根据cuda的安装提示加上，只是LD_LIBRARY_PATH我漏掉了最后的PATH成了LD_LIBRARY，结果引发了这出惨案……）另外，还有一种可能是权限不够，可以通过执行的时候加上sudo解决这个问题，下面是我的log：
user@machine:~$ sudo ./deviceQuery
[sudo] password for user:
./deviceQuery Starting...
CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)
Detected 1 CUDA Capable device(s)
Device 0: "GeForce GT 620M"
CUDA Driver Version / Runtime Version 6.5 / 6.5
CUDA Capability Major/Minor version number: 2.1
Total amount of global memory: 1024 MBytes (1073479680 bytes)
( 2) Multiprocessors, ( 48) CUDA Cores/MP: 96 CUDA Cores
GPU Clock rate: 1250 MHz (1.25 GHz)
Memory Clock rate: 900 Mhz
Memory Bus Width: 64-bit
L2 Cache Size: 131072 bytes
Maximum Texture Dimension Size (x,y,z) 1D=(65536), 2D=(65536, 65535), 3D=(2048, 2048, 2048)
Maximum Layered 1D Texture Size, (num) layers 1D=(16384), 2048 layers
Maximum Layered 2D Texture Size, (num) layers 2D=(16384, 16384), 2048 layers
Total amount of constant memory: 65536 bytes
Total amount of shared memory per block: 49152 bytes
Total number of registers available per block: 32768
Warp size: 32
Maximum number of threads per multiprocessor: 1536
Maximum number of threads per block: 1024
Max dimension size of a thread block (x,y,z): (1024, 1024, 64)
Max dimension size of a grid size (x,y,z): (65535, 65535, 65535)
Maximum memory pitch: 2147483647 bytes
Texture alignment: 512 bytes
Concurrent copy and kernel execution: Yes with 1 copy engine(s)
Run time limit on kernels: Yes
Integrated GPU sharing Host Memory: No
Support host page-locked memory mapping: Yes
Alignment requirement for Surfaces: Yes
Device has ECC support: Disabled
Device supports Unified Addressing (UVA): Yes
Device PCI Bus ID / PCI location ID: 1 / 0
Compute Mode:
< Default (multiple host threads can use ::cudaSetDevice() with device simultaneously) >
deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 6.5, CUDA Runtime Version = 6.5, NumDevs = 1, Device0 = GeForce GT 620M
Result = PASS
出现这个log就意味着，cuda环境成功配置了。
解答总结
下面是整个CUDA环境的配置流程：
1.安装Ubuntu16.04LTS系统，也可以从较低版本中升级上来。
2.从System Settings中安装Nvidia驱动。
3.用 apt-get install g++-4.8 gcc-4.8安装老版本gnu。
4.用update-alternative指令配置gnu环境，使其能够升降级。
5.编译CUDA工具。
6.编译CUDA的sample，并调用deviceQuery测试安装是否成功。
一些注意事项：
1.Ubuntu16.04LTS使用wayland图形界面启动器，比原来的Xserver更容易避免N卡驱动与系统应用层的冲突。
2.安装好N卡驱动并进入图形界面后，可以利用Nvidia X server Settings来切换显卡。
3.注意用编译选项-D_FORCE_INLINES解决“‘memcpy’ was not declared in this scope”的问题。
4.想要知道N卡驱动是否安装成功，我们可以查看System Settings的detail信息，看是否又有我们的独显型号来判断。
5.编译sample的过程中可能遇到/usr/bin/ld -nvcudev:can’t find the directories 类似的现象，这是有可能是因为我们使用了nvidia-340以上的显卡驱动，从而找不着路径，在默认编译环境里面找不到相应的库，这时我们只要在.barshrc文件里面最后加上下面一行就解决问题了： export LIBRARY_PATH=/usr/lib/nvidia-xxx(版本号):LIBRARY_PATH
总的来讲，CUDA其实只是一套编译工具，它是在原有的GNU工具的基础上加入了兼容NVIDIA的GPU架构的指令集，提供了一套能调用GPU资源的API。因此CUDA本身的安装并不存在多大问题，大部分都只是N卡驱动以及编译链接的问题。所以，我建议如果在CUDA环境搭建的时候，遇到问题有优先从编译链接上找原因，尤其是驱动已经明确安装成功的时候，基本可以明确是编译链接的问题。N卡驱动一般只会跟上层图形界面应用服务产生矛盾，所以基本可以分离N卡驱动与CUDA代码执行的问题。不过，有一个很重要的例外，就是执行一些不符合自身显卡计算能力的代码时，同样也会出现code=30的unknown错误，如下：
CUDA error at src/nvmatrix.cu:1548 code=30(cudaErrorUnknown) "cudaCreateTextureObject(&_texObj, &resDesc, &texDesc, NULL)"这个错误是因为我的GT620M的计算能力只有2.1，编译的时候使用sm_20架构的编译选项，而这个TextureObject的代码只能在sm_30以上的架构使用，所以会出现这种错误。实际上，我很鄙视Nvidia CUDA的nvcc编译工具。因为在编译阶段这个使用架构不兼容代码的问题是可以提示错误的，从而减少开发者遇到问题的处理效率，而且我觉着这只是一个宏定义处理的问题而已，看来Nvidia在这方面的支持力度还有待提高！
关于Ubuntu 12.04 下 CUDA5.5 的安装请参看如下链接 Ubuntu 12.04 安装 CUDA-5.5