NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.8, NVIDIA cuDNN 8 のインストール（Ubuntu 上）

前準備

Ubuntu のシステム更新

Ubuntu で OS のシステム更新を行うときは， 端末で，次のコマンドを実行する．

sudo apt -y update
sudo apt -yV upgrade
sudo /sbin/shutdown -r now

NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.8, NVIDIA cuDNN 8 のインストール（Ubuntu 上）

● GPU

GPU は，グラフィックス・プロセッシング・ユニット（Graphics Processing Unit）の略である．現在は，３次元のビデオゲーム，さまざまな計算，ディープラーニングの高速な並列処理などに用いられている．

NVIDIA CUDA ツールキット

NVIDIA CUDA ツールキット は，NVIDIA社が提供する GPU 用のツールキットである．GPU を用いた演算のプログラム作成や動作のための各種機能を備えている．ディープラーニングでも利用されている．

【サイト内の関連ページ】

• Windows での NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.8，NVIDIA cuDNN v8.8 のインストールと動作確認: 別ページ »で説明
• Ubuntu での NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.8, NVIDIA cuDNN 8 のインストール: 別ページ »で説明

【関連する外部ページ】

• NVIDIA ドライバのダウンロードの公式ページ: https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp
• NVIDIA CUDA ツールキットのアーカイブの公式ページ: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
• NVIDIA CUDA ツールキット の公式のドキュメント: https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html
• NVIDIA CUDA ツールキットのインストールに関する，NVIDIA CUDA クイックスタートガイドの公式ページ: https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-quick-start-guide/index.html

NVIDIA CUDA ツールキットのインストール時の注意点

【NVIDIA CUDA ツールキットの動作に必要なもの】

• 最新のNVIDIA ドライバ

  Windows で，NVIDIA グラフィックス・カードの種類を調べたいときは， hwinfo (URL: https://www.hwinfo.com) を使って調べることができる．

• Windows では，Build Tools for Visual StudioもしくはVisual Studio

【Windows でインストールするときの注意点】

• Windows では， NVIDIA CUDA ツールキットのインストール中は，なるべく他のウインドウはすべて閉じておくこと．
• NVIDIA CUDA ツールキットのインストールが終わったら，ユーザ環境変数 TEMP の設定を行う．

  Windows のユーザ名が日本語のとき，nvcc がうまく動作しないエラーを回避するためである．

  ユーザ環境変数 TEMP に「C:\TEMP」を設定するために， コマンドプロンプトで，次のコマンドを実行する．

  call powershell -command "[System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"TEMP\", \"C:\TEMP\", \"User\")"
  

NVIDIA cuDNN

NVIDIA cuDNN は， NVIDIA CUDA ツールキット上で動作するディープラーニング・ライブラリである． 畳み込みニューラルネットワークや リカレントニューラルネットワークなど，さまざまなディープラーニングで利用されている．

Windows で，NVIDIA cuDNN の利用時に 「Could not locate zlibwapi.dll. Please make sure it is in your library path!」と表示されるときは， ZLIB DLL をインストールすること．

【関連する外部ページ】

• NVIDIA cuDNN のダウンロードの公式ページ: https://developer.nvidia.com/cudnn
• winimage の ZLIB DLL の公開ページ: http://www.winimage.com/zLibDll/

NVIDIA cuDNN のインストール時の注意点

【NVIDIA cuDNN の動作に必要なもの】

• 最新のNVIDIA ドライバ
• 対応するバージョンのNVIDIA CUDA ツールキット

  最新のNVIDIA CUDA ツールキットでは動かないということもあるので注意．

• Windows では，ZLIB DLL

  ZLIB DLL は，データの圧縮と展開（解凍）の機能を持ったライブラリ．

  ZLIB DLL のインストールを行うため， Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

  コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明

  次のコマンドを実行．

  但し，「v11.8」のところは，実際にインストールされている NVIDIA CUDA ツールキットのバージョンを確認し，読み替えてください．

  cd "C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\bin"
  curl -O http://www.winimage.com/zLibDll/zlib123dllx64.zip
  call powershell -command "Expand-Archive zlib123dllx64.zip"
  copy zlib123dllx64\dll_x64\zlibwapi.dll .
  

• NVIDIA Developer Program メンバーシップへの加入が必要．

  NVIDIA Developer Program の公式ページ: https://developer.nvidia.com/developer-program

NVIDIA ドライバ

NVIDIA ドライバは，NVIDIA 社製の GPU を動作させるのに必要なドライバである．次の NVIDIA の公式サイトからダウンロードできる．ダウンロードのときは，使用しているオペレーティングシステムとGPUに適したものを選ぶこと．

【関連する外部ページ】

NVIDIA ドライバのダウンロードの公式ページ: https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp

【インストール手順の詳細説明】

• Windows での NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.8.0，NVIDIA cuDNN 8 のインストール: 別ページ »で説明
• Ubuntu での NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.8, NVIDIA cuDNN 8 のインストール: 別ページ »で説明

NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット, NVIDIA cuDNN のインストールの要点と注意点

• TensorFlow, PyTorch を使うためには， インストールする NVIDIA CUDA ツールキットのバージョン，NVIDIA cuDNN のバージョンに注意する必要がある．

  そのことについて，より詳しい説明は： 別ページ »で説明

• NVIDIA CUDA ツールキットのダウンロード(Windows, Linux):

  NVIDIA CUDA ツールキットのアーカイブの公式ページ: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

• NVIDIA cuDNN のダウンロード， NVIDIA CUDA ツールキットに合致する NVIDIA cuDNN のバージョンの確認 (Windows, Linux):

  NVIDIA cuDNN のページ: https://developer.nvidia.com/cudnn

  必ず，使用する NVIDIA CUDA ツールキットにあう NVIDIA cuDNN を使うこと．

• NVIDIA cuDNN のインストール後に，必要に応じて，環境変数 CUDNN_PATH を設定する．

NVIDIA ドライバのインストール

1. NVIDIA グラフィックス・カードの確認

   CUDA 対応の GPU であるかを確認のため， 端末で，次のコマンドを実行する．

   （表示が空になるときは，NVIDIAのグラフィックス・カードが無い可能性がある）．

   lspci | grep -i nvidia | grep VGA
   

   
2. nouveau ドライバの無効化

   端末で，次のコマンドを実行する．

   echo 'blacklist nouveau' | sudo tee -a /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
   echo 'options nouveau modeset=0' | sudo tee -a /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
   cat /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
   sudo update-initramfs -u
   

   
3. NVIDIA ドライバとNVIDIA CUDA ツールキットのアンインストール

   NVIDIA ドライバのインストール，NVIDIA CUDA ツールキットがインストールされていた場合には，アンイントールする． 端末で，次のコマンドを実行する．

   dpkg -l | grep cuda 
   cd /tmp
   sudo apt --purge remove -y nvidia-*
   sudo apt --purge remove -y cuda-*
   sudo apt autoremove -y
   

4. カーネルヘッダーと，カーネル開発用パッケージのインストール

   端末で，次のコマンドを実行する．

   sudo apt -y update
   sudo apt -y install linux-headers-$(uname -r)
   

5. NVIDIA ドライバのインストール操作

   「sudo ubuntu-drivers autoinstall」を用いて NVIDIA ドライバをインストールする．

   端末で，次のコマンドを実行する．

   sudo apt -y update
   sudo apt -y upgrade
   sudo apt dist-upgrade
   ubuntu-drivers devices
   sudo ubuntu-drivers autoinstall
   sudo update-initramfs -u
   

6. Ubuntu システムの再起動

   グラフィックスドライバが入れ変わったので，Ubuntu システムを再起動する．

   端末で，次のコマンドを実行する．

   sudo /sbin/shutdown -r now
   

   
7. NVIDIA ドライバの確認

   システムの再起動後，端末で，次のコマンドを実行し，ドライバ等を確認する

   先頭の「Driver Version」のところに，ドライバのバージョンが表示される．

   nvidia-smi
   

   

NVIDIA CUDA ツールキット11.8 のインストール

Ubuntu で NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.8 のインストールを行う．

1. Ubuntu のバージョンを確認

   端末で，次のコマンドを実行する．

   uname -m
   lsb_release -sc
   cat /etc/*release
   

   

   Ubuntu のバージョンが表示されるので確認する．

   Ubuntu のバージョンは，VERSION_ID の行などで確認できる．

2. NVIDIA CUDA パッケージレポジトリで，ファイル名を確認

   NVIDIA CUDA パッケージレポジトリの URL: https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/

   ※ Linux の種類やバージョンごとに，ファイル名が違うので確認する．NVIDIA CUDA パッケージレポジトリでは， Ubuntu 以外の Linux についてのファイルも公開されている : https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/

   • Ubuntu 22.04 の場合

     https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/ で確認．

     「.pub」という名前の付いたファイルを確認．

     複数あるときは，新しい方を確認．

     

     「cuda-ubuntu....pin」という名前の付いたファイルを確認．

     使用したいバージョンのものを確認．

     
   • Ubuntu 20.04 の場合

     https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/ で確認．

     「.pub」という名前の付いたファイルを確認．

     複数あるときは，新しい方を確認．

     

     「cuda-ubuntu....pin」という名前の付いたファイルを確認．

     
   • Ubuntu 18.04 の場合

     https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/ で確認．

     Ubuntu 18.04 の場合は cuda-repo パッケージをインストールする．

     スクロールして「cuda-repo・・・」を探す

     
3. NVIDIA CUDA パッケージレポジトリを，Ubuntu システムに追加

   このとき，いま，確認したファイル名を指定すること．

   端末で，次のように操作する．

   • Ubuntu 22.04 の場合

     次の操作により，NVIDIA CUDA のパッケージレポジトリが Ubuntu システムに追加される．

     sudo wget -O /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600 https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-ubuntu2204.pin
     sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/3bf863cc.pub
     sudo add-apt-repository "deb https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/ /"
     

     
   • Ubuntu 20.04 の場合

     次の操作により，NVIDIA CUDA のパッケージレポジトリが Ubuntu システムに追加される．

     sudo wget -O /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600 https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin
     sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/7fa2af80.pub
     sudo add-apt-repository "deb https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/ /"
     

     
   • Ubuntu 18.04 の場合

     NVIDIA CUDA パッケージレポジトリを，Ubuntu システムに追加 （いま確認したファイル名のファイルを追加）．

     cd /tmp
     wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-repo-ubuntu1804_10.1.243-1_amd64.deb
     sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804_10.1.243-1_amd64.deb
     sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub
     sudo apt -y update
     

4. インストールできる CUDA のバージョンの確認

   apt-cache search cuda-11
   

   
5. NVIDIA CUDA パッケージレポジトリを用いて，NVIDIA CUDA ツールキット 11.8 のインストール

   次の操作により，NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.8 がインストールされる．

   端末で，次のコマンドを実行する．

   sudo apt -y update
   sudo apt -y install cuda-11-8
   sudo update-initramfs -u
   sudo /sbin/shutdown -r now
   

6. NVIDIA CUDA ツールキットにパスを通す設定

   端末で，次のコマンドを実行する．

   export CUDA_PATH=/usr/local/cuda-11.8
   echo 'export CUDA_PATH=/usr/local/cuda-11.8' >> ${HOME}/.bashrc
   export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.8/lib64:${LD_LIBRARY_PATH}
   echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.8/lib64:${LD_LIBRARY_PATH}' >> ${HOME}/.bashrc
   export PATH=/usr/local/cuda-11.8/bin:${PATH}
   echo 'export PATH=/usr/local/cuda-11.8/bin:${PATH}' >> ${HOME}/.bashrc
   

   
7. インストールできたことの確認のため，CUDA ツールキットのバージョンを確認

   端末で，次のコマンドを実行する．

   • Ubuntu 22.04 の場合

     cat /usr/local/cuda-11.8/version.json
     

   • Ubuntu 20.04 の場合

     cat /usr/local/cuda-11.5/version.json
     

Ubuntu 22.04, Ubuntu 20.04 の場合

1. パッケージ名の確認

   apt-cache search cudnn
   

2. いま確認したパッケージ名を指定して，NVIDIA cuDNN のインストール

   sudo apt -y update
   sudo apt -y install libcudnn8 libcudnn8-dev
   

3. インストールされたパッケージの確認

   dpkg -l | grep cudnn 
   

Ubuntu 18.04 の場合

1. NVIDIA 機械学習パッケージレポジトリで，ファイル名を確認

   NVIDIA 機械学習パッケージレポジトリの URL: https://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/

   Ubuntu 18.04 の場合は，https://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu1804/x86_64/ で確認．

   スクロールして「nvidia-machine-learning-repo ・・・」を探す

   
2. NVIDIA 機械学習パッケージレポジトリを，Ubuntu システムに追加

   端末で，次のように操作する． このとき，確認したファイル名を指定すること．

   cd /tmp
   wget https://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu1804/x86_64/nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1804_1.0.0-1_amd64.deb
   sudo dpkg -i nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1804_1.0.0-1_amd64.deb
   sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub
   sudo apt -y update
   

3. パッケージ名の確認

   apt-cache search cudnn
   

   
4. いま確認したパッケージ名を指定して，NVIDIA cuDNN のインストール

   sudo apt -y update
   sudo apt -y install libcudnn8 libcudnn8-dev
   

5. インストールされたパッケージの確認

   dpkg -l | grep cuda 
   

nvcc の動作確認

nvccの動作確認のため， https://devblogs.nvidia.com/easy-introduction-cuda-c-and-c/に記載のソースコードを使用．

1. まず，エディタを開く（ここではエディタとして，「nano」を使っている）．

   nano hello.cu
   

2. その後，ファイルを編集し，ファイルを保存．

   ファイル hello.cu ができる．

   
3. ビルドと実行．

   「nvcc hello.cu」で a.out というファイルができる． 「Max error: 0.000000」と表示されればＯＫ．

   del a.exe
   nvcc hello.cu
   

   

   ./a.out