Macos下配置安装CUDA

(以MacOS High Sierra 10.13.4 为例)

第一步：运行环境

（1）硬件环境：

   macOS High Sierra 10.13.4  
   Xcode 8.2.1   
   Python 2.7   
   Homebrew  

   GPU Driver:    WebDriver-378.05.05.25f03   
   CUDA Driver:   cudadriver-8.0.90-macos 
   CudaToolkit:   cuda_8.0.61_mac 
   CUDNN:         cudnn-8.0-osx-x64-v6.0   

（2）软件环境：

   CPU：     2.9 GHz Intel Core i5 
   Memory：  8 GB 1600 MHz DDR3 
   GPU：     NVIDIA GeForce GT 750M 1024 MB

注意：新版的Macbook现在搭载的都是A卡，这类机器的话除了用OpenCL的方法之外，还可以通过外置显卡的方法跑机器学习。

第二步：CUDA安装

（1）根据macOS 10.13.4版本在这个网站 http://www.macvidcards.com/drivers.html 找到相应的GPU Driver (WebDriver-387.10.10.10.30.103.pkg)

（2）再进入CUDA Driver页面http://www.nvidia.com/object/mac-driver-archive.html，找到和GPU driver匹配的版本 (cudadriver_387.178_macos)

（3）再进入CUDA Toolkit页面https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive，下载、安装CUDA Toolkit (cuda_10.0.130_mac.dmg)

（4）CUDNN，这里下的是 (cudnn-10.0-osx-x64-v7.3.1.20.tgz) https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

(安装与本机操作系统相应的软件，本文档以MacOS High Sierra 10.13.4为例)

在以上①②③个东西都安装好之后，配置 CUDA 环境，编辑 ~/.bash_profile 文件，打开终端：

open -e .bash_profile

然后在弹出的文件中添加：

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export DYLD_LIBRARY_PATH="$CUDA_HOME/lib:$CUDA_HOME/extras/CUPTI/lib"
export LD_LIBRARY_PATH=$DYLD_LIBRARY_PATH
export PATH=$DYLD_LIBRARY_PATH:$PATH
export flags="--config=cuda --config=opt"

执行命令重启bash_profile

$ . ~/.bash_profile

检测CUDA能否正常运行：

$ cd /usr/local/cuda/samples
$ sudo make -C 1_Utlities/deviceQuery
$ ./bin/x86_64/darwin/release/deviceQuery

如果最后显示 Result = PASS，那么CUDA就工作正常

随后再安装CUDNN
下好后直接把cudnn-10.0-osx-x64-v7.3.1.20.tar压缩包丢到这下面，这是在安装CUDA的时候他就帮你建好的一个路径。

/Developer

然后解压它。

sudo tar xvf cudnn-10.0-osx-x64-v7.3.1.20.tar

官方解压出来叫做cuda应该意思就是让你放到cuda这个文件夹下和cuda自己的文件合并。
在了解cuda的前情后，就知道怎么装这个cudnn了。

sudo mv include/cudnn.h /Developer/NVIDIA/CUDA-10.0/include/
sudo mv lib/libcudnn* /Developer/NVIDIA/CUDA-10.0/lib
sudo ln -s /Developer/NVIDIA/cudnn/include/* /usr/local/cuda/include/
sudo ln -s /Developer/NVIDIA/cudnn/lib/* /usr/local/cuda/lib/

至此CUDA安装结束。