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非常感谢原作写的这篇博文，自己根据步骤已经实现了。现转载此博文仅是为了保存以防日后重装之用！
ubuntu 18.04 安装GPU +CUDA+cuDNN ：
目前，大多情况下，能搜到的基本上都ubuntu 14.04.或者是ubuntu 16.04的操作系统安装以及GPU 环境搭建过程，博主就目前自身实验室环境进行分析，总结一下安装过程。
1.实验室硬件配置（就需要而言）：
2 .ubuntu18.04 系统安装
首先，建议制作U盘启动盘（点击此处）进行安装，安装时需要设定主板 grub+legacy方式（重启进bios，boot项里面的），博主在安装系统时，尝试安装了各种版本的ubuntu系统，包括14.01、14.03、16.01、16.03、16.04，均未成功，所有的问题，都是，系统安装到一半，直接就报错，无法安装，在网上查找了许久，据说是显卡的问题导致的，有相关文档说，18.04版本可以避免这个问题。于是，尝试安装ubuntu18.04版本，OK ，按照大神推荐的双硬盘分配方案（点击此处）进行安装配置。安装成功。
大家在安装好系统后，要记得更新源。
3.安装GPU（针对ubuntu18.04）
进入系统后，系统默认是使用主板上的集成显卡，那么，我们需要做的事就是安装上自己的独立显卡，也就是titan xp的驱动，网上有3中安装方法，给大家推荐一下，可以收藏一下如何安装NVIDIA显卡（点击此处）。
此处给大家示范其中一个方法（自己的显卡对应自己的信息，以下只是示例）：
修改root密码：
1. $ sudo passwd 输入两次新密码
2. $ su root 登陆 root账户
step .1：首先，检测你的NVIDIA图形卡和推荐的驱动程序的模型。执行命令：
$ ubuntu-drivers devices输出结果为：
== /sys/devices/pci0000:00/0000:00:01.0/0000:01:00.0 == modalias : pci:v000010DEd00001180sv00001458sd0000353Cbc03sc00i00 vendor : NVIDIA Corporation model : GK104 [GeForce GTX 680] driver : nvidia-304 - distro non-free driver : nvidia-340 - distro non-free driver : nvidia-384 - distro non-free recommended driver : xserver-xorg-video-nouveau - distro free builtin == cpu-microcode.py == driver : intel-microcode - distro free
从中可以看到，这里有一个设备是GTX 680 ，对应的驱动是NVIDIA -304,340,384 ，而推荐是安装384版本的驱动。
step.2，安装驱动
$ sudo ubuntu-drivers autoinstall
$ sudo apt install nvidia-340
4.安装CUDA（针对18.04）
安装CUDA 这里需要注意;
咱们需要根据cuDNN 来选择，如图，首先，cuda只能支持17.04,16.04的ubuntu 下载安装，但，实际上，有点类似于word一样（高版本word能打开低版本的word文件 .）18.04版本的系统，能够安装16.04版本对应的CUDA。
目前cuda 最高版本为9.2，且只支持 16.04,17.04 这两个系统，而且，我们安装完CUDA 之后还需要安装cuDNN。
那么cuDNN 的版本又有什么选择呢，如下
首先，根据cuDNN 的版本，目前，较为完善的，是cuDNN v7.0.5 ,其适用于 CUDA 9.1 版本，所以，咱们在选择安装cuda的时候，选择 CUDA 9.1。下载地址
按下图进行选择
对应的有一下四个文件，需要统统下载，第一个是主文件，后3个相当于补丁。
开始安装：
由于CUDA 9.0仅支持GCC 6.0及以下版本，而Ubuntu 18.04预装GCC版本为7.3，
故手动进行降级：
sudo apt-get install gcc-4.8
sudo apt-get install g++-4.8
装完后进入到/usr/bin目录下
- $ls
会显示以下结果
- 11618:167.3
发现gcc链接到gcc-7.0, 需要将它改为链接到gcc-4.8，方法如下:
sudo mv gcc gcc.bak #备份
sudo ln -s gcc-4.8 gcc #重新链接
同理，对g++也做同样的修改：
ls -l g++*
- 115:177.3
需要将g++链接改为g++-4.8:
sudo mv g++ g++.bak
sudo ln -s g++-4.8 g++
再查看gcc和g++版本号：
gcc -v g++ -v
均显示gcc version 4.8 ，说明gcc 4.8安装成功。
step. 2 安装cuda ,及其补丁
输入命令安装Base Installer：
- .1.85_387.26_linux.
需要注意的是，之前已经安装过显卡驱动程序，故在提问是否安装显卡驱动时选择no,其他 选择默认路径或者yes即可。
- .1.85.1_linux.run
- .1.85.2_linux.
- .1.85.3_linux.
安装完毕之后，将以下两条加入.barshrc文件中.
sudo vim ~/.barshrc
OK ,那么，到这一步，cuda 就安装完成了
5.安装cuDNN（针对18.04）
cuDNN 的安装，就是将 cuDNN 包内的文件，拷贝到cuda文件夹中即可。
step.1按照第四点分析的内容，我们需要下载的cuDNN 版本为
cuDNN v7.0.0 library for liunx，下载地址（需要注册才能进行下载）
先解压，然后将其中的内容复制到CUDA安装文件夹里面.
step.2 复制cuDNN内容到cuda相关文件夹内
到此处，所以的安装就完成。
接下来就可以安装相应的软件，如：anaconda,pycharm tensorflow 等。。。