RockyLinux GPU加速配置完整指南（手把手教你开启NVIDIA GPU计算能力）

一、准备工作

在开始之前，请确保满足以下条件：

• 一台搭载NVIDIA显卡的物理机（虚拟机通常不支持GPU直通，除非特别配置）
• 已安装RockyLinux 8 或 9（本文以RockyLinux 9为例）
• 具备root权限或sudo权限
• 网络连接正常（用于下载驱动和依赖）

二、禁用默认开源驱动 Nouveau

RockyLinux 默认使用开源的 nouveau 驱动，但它不支持GPU加速。我们需要先将其禁用。

创建一个黑名单配置文件：

sudo tee /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf <<EOFblacklist nouveauoptions nouveau modeset=0EOF

然后重建initramfs并重启系统：

sudo dracut --forcesudo reboot

重启后，可通过以下命令确认 nouveau 是否已被禁用：

lsmod | grep nouveau# 如果无任何输出，说明已成功禁用

三、安装NVIDIA官方驱动（RockyLinux GPU加速核心步骤）

我们推荐使用ELRepo仓库来安装NVIDIA驱动，操作更简单且兼容性更好。

1. 安装ELRepo仓库：

sudo dnf install -y https://www.elrepo.org/elrepo-release-$(rpm -E %rhel).el$(rpm -E %rhel).elrepo.noarch.rpm

2. 启用NVIDIA驱动仓库：

sudo dnf config-manager --set-enabled elrepo

3. 安装NVIDIA驱动（自动匹配你的显卡型号）：

sudo dnf install -y kmod-nvidia nvidia-x11-drv

4. 重启系统使驱动生效：

sudo reboot

重启后，运行以下命令验证驱动是否加载成功：

nvidia-smi

如果看到类似下图的GPU信息输出，说明 RockyLinux NVIDIA驱动 已成功安装！

四、安装CUDA工具包（实现RockyLinux GPU加速的关键）

CUDA是NVIDIA提供的并行计算平台，广泛用于深度学习、科学计算等领域。安装CUDA后，你就可以使用如TensorFlow、PyTorch等框架进行GPU加速了。

1. 添加NVIDIA官方CUDA仓库：

sudo dnf config-manager --add-repo https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/rhel$(rpm -E %rhel)/x86_64/cuda-rhel$(rpm -E %rhel).repo

2. 安装CUDA Toolkit：

sudo dnf install -y cuda-toolkit

3. 配置环境变量（建议添加到 ~/.bashrc）：

echo 'export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH' >> ~/.bashrcecho 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrcsource ~/.bashrc

4. 验证CUDA安装：

nvcc --version

若显示CUDA编译器版本信息，则说明 RockyLinux CUDA安装 成功！

五、常见问题与解决

• 问题1： 安装后无法进入图形界面？
  解决： 可能是驱动版本与内核不兼容。尝试使用 sudo dnf install akmod-nvidia 代替 kmod-nvidia，它会自动为新内核编译驱动。
• 问题2： nvidia-smi 命令未找到？
  解决： 检查驱动是否正确安装，或尝试手动加载模块：sudo modprobe nvidia。
• 问题3： CUDA程序运行报错“no CUDA-capable device is detected”？
  解决： 确保NVIDIA驱动版本 ≥ CUDA要求的最低驱动版本（参考NVIDIA官网文档）。

六、总结

通过以上步骤，你已经成功在RockyLinux系统上完成了GPU加速配置，包括NVIDIA驱动和CUDA工具包的安装。现在你可以运行各种支持GPU加速的应用程序，如深度学习框架、视频编码工具或科学计算软件。

记住定期更新驱动和CUDA版本以获得最佳性能和安全性。如果你在配置过程中遇到问题，欢迎查阅NVIDIA官方文档或社区论坛获取帮助。

关键词回顾：RockyLinux GPU加速、RockyLinux NVIDIA驱动、RockyLinux CUDA安装、Linux GPU计算配置。