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deeplearning 快速的发展 GPU要求也随之而高了 ，网上有很多教程安装 但是坑也很多，为了学习话写了这篇为以后所使用， 不多说直接来干货。
我的环境是ubuntu16.04 显卡是GTX1080TI
（1）安装NVIDIA显卡
打开命令窗口（ctrl+Alt+T）
sudo apt-get purge nvidia*
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update
sudo apt-get install nvidia-384 nvidia-settings
四行命令搞定
安装完毕后重启电脑，运行nvidia-smi，查看生效的显卡驱动
（2）安装CUDA
在这里由于NVIDIA官网上目前的CUDA是9.0的，这里我要的是8.0所以要到官网下载，首先先登录，没有先注册NVIDIA官网账号登录等就可以下载了不过目前英文达官方网站的CUDA-TOOLKIT页面默认提供的是CUDA9.0的下载，所以需要在英文达官方提供的另一个 CUDA Toolkit Archive 页面选择CUDA8，CUDA Toolkit 8.0 - Feb （下载页面）
选择"cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb" 和 "cuBLAS Patch Update to CUDA 8":
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.debsudo apt-get updatesudo apt-get install cuda
如果之前没有安装上述"cuBLAS Patch Update to CUDA 8"，可以用如下方式安装更新：
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-cublas-performance-update_8.0.61-1_amd64.debsudo apt-get update sudo apt-get upgrade cuda
在这里由于NVIDIA官网上目前的CUDA是9.0的，这里我要的是8.0所以要到官网下载，首先先登录，没有先注册NVIDIA官网账号登录等就可以下载了不过目前英文达官方网站的CUDA-TOOLKIT页面默认提供的是CUDA9.0的下载，所以需要在英文达官方提供的另一个 CUDA Toolkit Archive 页面选择CUDA8，CUDA Toolkit 8.0 - Feb （下载页面）由于按照上面的方式安装 我下载下了一天都没有把下下来，气的真个人都不爽了 ，于是我选择在线下载，
下载cuda-repo-ubuntu1604_8.0.61-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604_8.0.61-1_amd64.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda
下面就是慢慢的等待...
我的等待了将近3个小时了，成功后添加环境变量
在/ .bashrc中设置环境变量
export PATH=/usr/local/cuda/bin${PATH:+:${PATH}}export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
运行 source ~/.bashrc 使其生效
(3)安装cuDNN
cuDNN6.0和CUDA8.0最佳拍档，所以在NVIDIA官网上下载，找到cudnn的下载页面: /rdp/cudnn-download ，选择"Download cuDNN v6.0 (April 27, ), for CUDA 8.0" 中的 "cuDNN v6.0 Library for Linux":
下载后安装非常简单，就是解压然后拷贝到相应的系统CUDA路径下
把cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz 拷贝到/usr/local/cuda一下命令
sudo cp cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz /usr/local/cuda
注意最后一行拷贝时 "-d"不能少， 否则会提示.so不是symbol link:
tar -zxvf cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ -d
最后来测试一下
在命令行中输入一下命令
cd /usr/local/cuda-9.1/samples/1_Utilities/deviceQuery
显示这些说明是安装成功了
足足一天的时间就这样够玩完了
参考：
从零开始搭建深度学习服务器: 基础环境配置（Ubuntu + GTX 1080 TI + CUDA + cuDNN） /?p=982
