NVIDIA 数据中心 GPU 驱动程序介绍

NVIDIA 计算软件 “堆栈” 包含多种系统软件或基础设施软件产品，这些产品用于配置了 NVIDIA GPU 的系统，能够运行加速的 AI 或高性能计算工作负载。下图展示了 CUDA 及相关组件的软件架构图：

虽然 NVIDIA 提供了非常丰富的软件平台，包括 SDK、框架和应用程序，但本文档的重点是驱动程序、CUDA 工具包和深度学习库。

自 2019 年起，NVIDIA 为数据中心 GPU 驱动程序引入了新的企业软件生命周期。

主要功能发布，以新的分支 X 号表示。针对希望评估新功能（例如新的 CUDA API ）的早期采用者。请注意，这些驱动程序在某些情况下也可能与 CUDA 工具包安装程序包一起发布。

发布节奏：新驱动程序分支大约每季度发布一次。

针对企业/数据中心 GPU 的生产使用而经过认证的分支。提供长达 1 年的错误修复和安全更新。

发布节奏：每年发布两个驱动程序分支（大约每六个月一次）。

请注意，在生产分支的生命周期内，每季度发布错误修复和安全更新。

一个生产分支，其支持和维护时间远长于普通生产分支。每个 LTSB（长期支持分支）都是一个生产分支，但不是每个生产分支都是 LTSB 。希望从其部署的分支获得更长支持周期的客户将通过 LTSB 版本获得该支持。LTSB 版本将在其支持的 3 年期间，通过次要版本发布错误更新和关键安全更新。

下表总结了不同驱动程序分支之间的差异。

注：以上仅为一般指导。实际的安全更新和发布节奏可能会根据 NVIDIA 的自行决定而改变。

NVIDIA 以不同的节奏发布 CUDA 工具包和 GPU 驱动程序，下表列出了当前 CUDA 工具包和 NVIDIA 数据中心驱动程序的支持矩阵。

注：上表中未列出的所有其他先前驱动程序分支（如R525、R515、R510、R495、R465、R460、R455、R450、R440、R418、R410）均已终止支持。

图3. CUDA

当 GPU 节点仅用于运行应用程序（而不是开发应用程序）时，CUDA 工具包通常是可选的，因为 CUDA 应用程序通常打包（通过静态或动态链接）所需的 CUDA 运行时和库。

数据中心驱动程序的安装详细步骤可通过扫描文末二维码查阅。NVIDIA 为驱动程序提供了特定于 Linux 发行版的软件包，客户可以使用这些软件包将驱动程序部署到生产环境中。上面的链接提供了有关如何为受支持的 Linux 发行版安装驱动程序软件包的详细信息和步骤，但下面提供了摘要。

CUDA 工具包软件包是模块化的，用户可以控制系统上安装的 CUDA 工具包组件。CUDA 支持许多包，这些元可通过扫描文末二维码找到。

由于 cuda 或 cuda- 软件包还会安装驱动程序，这些软件包可能不适合数据中心部署。

相反，应该使用其他软件包如 cuda-toolkit- ，因为此软件包不依赖于驱动程序。以下示例仅安装 CUDA 工具包 11.4 软件包，不安装驱动程序。

$ sudo apt-get -y install cuda-toolkit-11-4

NVIDIA cuDNN 也可以使用 Linux 软件包管理器从 CUDA 网络存储库安装，方法是使用 libcudnn 和 libcudnn-dev 软件包。在受支持的 Linux 发行版上，一些示例如下：

$ CUDNN_VERSION=8.1.1.33 \   && sudo apt-get -y install \   libcudnn8=$CUDNN_VERSION-1+cuda11.2 libcudnn8-dev=$CUDNN_VERSION-1+cuda11.2  

CUDA 驱动程序提供了向后兼容的 API。因此，新 NVIDIA 驱动程序将始终与（使用较旧的 CUDA 工具包编译的）应用程序一起工作，详细的记录可通过扫描文末二维码进行查看。然而，每个 CUDA 工具包都需要 NVIDIA 驱动程序的最低版本。相应地，当使用诸如 nvidia-smi 之类的工具时，NVIDIA 驱动程序报告支持的 CUDA 的最大版本，因此能够运行使用该版本的 CUDA 工具包构建的应用程序。

CUDA 工具包和驱动程序在其产品生命周期内可能还会弃用和停止对 GPU 架构的支持。有关 CUDA 编译器（nvcc）工具链文档中 -arch 和 -gencode 选项的详细信息，请扫描文末二维码查看。

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