NVIDIA CUDA ツールキット 10，NVIDIA cuDNN 7 のインストール（Ubuntu 18.04 上）

前準備

Ubuntu のシステム更新

端末で，次のコマンドを実行．

sudo apt update
sudo apt -yV upgrade
sudo shutdown -r now

git, cmake 最新版, wget, p7zip-full のインストール

端末で，次のコマンドを実行．

sudo apt -yV install git wget p7zip-full
cd /tmp
git clone https://github.com/Kitware/CMake.git
cd CMake
# cmake には curl, zlib が必要
sudo apt -yV install zlib1g-dev libcurl4-openssl-dev
./configure --system-curl --system-zlib
make
sudo make install

NVIDIA グラフィックスカードの確認とドライバのインストール

参考Webページ https://docs.nvidia.com/deploy/cuda-compatibility/index.html

1. NVIDIA グラフィックスカードの確認のため， 端末で，次のコマンドを実行．

   TensorFlow を動かすことができるグラフィックスカードであるかは，各自で確認すること．

   lspci | grep -i nvidia | grep VGA
   

   実行結果の例．（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）．

   

2. NVIDIA グラフィックスカードがある場合に限り，必要に応じて，ドライバのインストールを行う

   端末で，次のコマンドを実行．

   sudo ubuntu-drivers autoinstall
   

   

3. ドライバのインストール後は，システムの再起動

   sudo shutdown -r now
   

4. 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 CUDA がインストール済みのときは，CUDA のバージョンも表示される．

   nvidia-smi
   

   

NVIDIA CUDA ツールキット，NVIDIA cuDNN のインストール

NVIDIA CUDA ツールキットのインストール

参考Webページ: https://www.tensorflow.org/install/gpu

1. NVIDIA CUDA のパッケージレポジトリの確認

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

   

   ※ 他の Linux も種々選ぶことができる : https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/

2. NVIDIA CUDA のパッケージレポジトリの追加

   端末で，次のコマンドを実行．

   TensorFlow が，現時点では，10.0 対応（10.1 未対応)． (根拠は https://www.tensorflow.org/install/gpu）なので，次のコマンドを実行．

   端末で，次のコマンドを実行．

   wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-repo-ubuntu1804_10.0.130-1_amd64.deb
   sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804_10.0.130-1_amd64.deb
   sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub
   sudo apt-get update
   

3. NVIDIA cuDNN, NCCL のパッケージレポジトリの確認

   https://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu1804/x86_64/で確認．

   

   ※ 他にも，REHL7, Ubuntu 14.04, Ubuntu 16.04 のレポジトリがある．

4. NVIDIA cuDNN, NCCL のパッケージレポジトリの追加

   端末で，次のコマンドを実行．

   wget http://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu1804/x86_64/nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1804_1.0.0-1_amd64.deb
   sudo apt install ./nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1804_1.0.0-1_amd64.deb
   sudo apt-get update
   

5. NVIDIA CUDA ツールキット，NVIDIA cuDNN 関係のパッケージ名の確認

   端末で，次のコマンドを実行．

   apt-cache search cuda
   apt-cache search cudnn
   apt-cache search nccl 
   

6. NCCL のインストール

   端末で，次のコマンドを実行．

   sudo apt -yV install libnccl-dev 
   

7. NVIDIA CUDA ツールキット，NVIDIA cuDNN のインストールの開発用ライブラリとランタイムライブラリのインストール

   端末で，次のコマンドを実行．

   sudo apt-get install --no-install-recommends \
       cuda-10-0 \
       libcudnn7=7.4.1.5-1+cuda10.0  \
       libcudnn7-dev=7.4.1.5-1+cuda10.0
   
   export CUDA_PATH=/usr/local/cuda-10.0
   echo 'export CUDA_PATH=/usr/local/cuda-10.0' >> ${HOME}/.bashrc
   export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64:${LD_LIBRARY_PATH}
   echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64:${LD_LIBRARY_PATH}' >> ${HOME}/.bashrc
   

8. TensorRTのインストール．前提として上の手順で「cudnn7」をインストールしておくこと

   端末で，次のコマンドを実行．

   sudo apt-get update && \
           sudo apt-get install nvinfer-runtime-trt-repo-ubuntu1804-5.0.2-ga-cuda10.0 \
           && sudo apt-get update \
           && sudo apt-get install -y --no-install-recommends libnvinfer-dev=5.0.2-1+cuda10.0
   

9. インストールされたパッケージの確認

   dpkg -l | grep cuda 
   

   

10. 確認

    システムの再起動後，端末で，次のコマンドを実行し，CUDA のバージョン等を確認する

    nvidia-smi