Pipeline：
Pre：干凈的系統環境（請不要問為什么 善于重裝系統的大佬請忽略）
1、裝顯卡驅動
檢測顯卡型號和對應推薦安裝驅動
$ ubuntu-drivers devices
自動安裝所推薦的驅動
$ sudo ubuntu-drivers autoinstall
**此處填坑：**小米筆記本在安裝顯卡驅動前確保BIOS中Secure Boot設置為disabled，經常重裝系統可能會忽視自己曾經更改過這里，此處大約可以節省5h。（不要問我為什么）
// 檢查驅動是否安裝成功
$ nvidia-smi
2、裝CUDA
小米air13.3 GeForce 940MX對應CUDA版本8.0.0，官網存在兩個版本的8-0，都沒安裝成功，不要想著裝有Ubuntu18.04支持的10.0版本（對應顯卡太NB）。CUDA9.0可以通過測試。
直接放鏈接：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
注：Ubuntu18.04預裝GCC7.3，CUDA9.0只支持GCC6.0以下版本，需要手動降級
$ sudo apt-get install gcc-4.8
$ sudo apt-get install g++-4.8
$ cd /usr/bin
$ sudo mv gcc gcc.bak
$ sudo ln -s gcc-4.8 gcc
$ sudo mv g++ g++.bak
$ sudo ln -s g++-4.8 g++
$ gcc -v g++ -v
CUDA推薦下載.run可以根據提示安裝，詢問是否安裝顯卡驅動時寫n（因為沒試過y所以不清楚會出什么幺蛾子）
如果CUDA下載界面有不止一個Download的，那是補丁，下載安裝同理（先后順序應該知道的）
安裝完添加環境變量：
$ sudo vim ~/.bashrc
$ export PATH=/usr/local/cuda-9.1/bin${PATH:+:$PATH}}//根據版本修改對應的版本號
$ export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH//根據版本修改對應的版本號
3、裝CUDNN
需要nvidia注冊賬戶登陸
直接放鏈接：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
按照所安裝CUDA對應版本下載。
壓縮包解壓后cd到解壓后的文件夾，執行下列命令將CUDNN內容復制到CUDA中
$ sudo cp cuda/include/cudnn.h? ? /usr/local/cuda/include
$ sudo cp cuda/lib64/libcudnn*? ? /usr/local/cuda/lib64
$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h? /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
4、測試
在sample中進入bin/x86_64/linux/release/目錄make，時間較長。
make結束后在當前目錄下運行測試命令
$ sudo ./deviceQuery
$ sudo ./bandwidthTest
PASS表示通過測試
5、CUDA卸載
沒錯，最后一步就是把它卸載。。。
$ cd /usr/local/cuda/bin
$ sudo ./uninstall_cuda_9.0.pl
刪除文件夾
$ sudo rm -rf cuda-9.0
6、愉快的一天又結束了，真好
