トップページインストール,使い方Ubuntu, WSL2NVIDIA ドライバ,NVIDIA CUDA ツールキット 11.7, NVIDIA cuDNN v8.5 のインストール(Ubuntu 上)

NVIDIA ドライバ,NVIDIA CUDA ツールキット 11.7, NVIDIA cuDNN v8.5 のインストール(Ubuntu 上)

Ubuntu での,NVIDIA ドライバ,NVIDIA CUDA ツールキット 10,NVIDIA cuDNN v8.0.5 のインストール手順を説明する. NVIDIA CUDA ツールキット は,NVIDIA社が提供している GPU 用のプラットフォームである. NVIDIA 社のグラフィックス・カードが持つ GPU の機能を使うとき,NVIDIA CUDA ツールキット を利用することができる.

GPU は,グラフィックス・プロセッシング・ユニットの略で、コンピュータグラフィックス関連の機能,乗算や加算の並列処理の機能などがある.

cuDNN は,NVIDIA CUDA Deep Neural Network libraryである.

サイト内の主な Ubuntu 関連ページ

【参考Webページ】

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.

Ubuntu のインストールは別ページで説明している.

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 11.7, NVIDIA cuDNN v8.5 のインストール(Ubuntu 上)

GPU は,グラフィックス・プロセッシング・ユニットの略で、コンピュータグラフィックス関連の機能,乗算や加算の並列処理の機能などがある. NVIDIA CUDA ツールキット は,NVIDIA社が提供している GPU 用のプラットフォームである. NVIDIA 社のグラフィックス・カードが持つ GPU の機能を使うとき,NVIDIA CUDA ツールキット を利用することができる.

【インストール手順の詳細説明】

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

NVIDIA ドライバのインストール

NVIDIA グラフィックス・カードがある場合に限り, あとで,NVIDIA CUDA ツールキットNVIDIA cuDNN のインストールを行う.

  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
    

    [image]
  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
    

    [image]
  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
    

    [image]
  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
    

    [image]

NVIDIA CUDA ツールキット11.7 のインストール

Ubuntu で NVIDIA ドライバ,NVIDIA CUDA ツールキット 11.7 のインストールを行う.

NVIDIA CUDA ツールキット は,NVIDIA社が提供している GPU 用のプラットフォームである. NVIDIA 社のグラフィックス・カードが持つ GPU の機能を使うとき,NVIDIA CUDA ツールキット を利用することができる.

【関連する外部ページ】

  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
    

    [image]

    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/

  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.

  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
    

    [image]
  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 11.7インストール
  6. NVIDIA CUDA ツールキットにパスを通す設定
  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.

NVIDIA cuDNN のインストール

Ubuntu 22.04 の場合

NVIDIA cuDNN v8.5 のインストール

要点

  1. NVidia の cuDNN のウェブページを開く

    https://developer.nvidia.com/cuDNN

  2. ダウンロードしたいので,cuDNNのところにある「Download cuDNN」をクリック.

    [image]
  3. NVIDIA Developer Program メンバーシップに入る

    NVIDIA cuDNN のダウンロードのため.

    Join now」をクリック.その後,画面の指示に従う. 利用者本人が,電子メールアドレス,表示名,パスワード,生年月日を登録.利用条件等に合意.

    [image]
  4. ログインする

    [image]
  5. 調査の画面が出たときは,調査に応じる
  6. ライセンス条項の確認

    [image]
  7. ダウンロードしたいバージョンを選ぶ

    ここでは「NVIDIA cuDNN v8.5.0 for CUDA 11.x」を選んでいる.

    このとき,画面の「for CUDA ...」のところを確認し,使用するNVIDIA CUDA のバージョンに合うものを選ぶこと.

    [image]
  8. Linux 版が欲しいので 「Local Installer for Ubuntu 20.04 x86_64 [Deb]」を選ぶ

    [image]
  9. ダウンロードが始まる.
  10. ダウンロードが終わったら,次の操作でインストールする.
    sudo apt -y install zlib1g
    sudo dpkg -i cudnn-local-repo-ubuntu2204-8.5.0.96_1.0-1_amd64.deb 
    sudo cp /var/cudnn-local-repo-ubuntu2204-8.5.0.96/cudnn-local-7ED72349-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
    cd /var/cudnn-local-repo-ubuntu2204-8.5.0.96
    sudo dpkg -i libcudnn8_8.5.0.96-1+cuda11.7_amd64.deb
    sudo dpkg -i libcudnn8-dev_8.5.0.96-1+cuda11.7_amd64.deb
    sudo dpkg -i libcudnn8-samples_8.5.0.96-1+cuda11.7_amd64.deb
    

Ubuntu 20.04 の場合

NVIDIA 機械学習パッケージレポジトリからダウンロードして,インストールするという手順を説明する.

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/

  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 20.04 の場合は,https://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu2004/x86_64/ で確認.

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

    [image]
  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/ubuntu2004/x86_64/nvidia-machine-learning-repo-ubuntu2004_1.0.0-1_amd64.deb
    sudo dpkg -i nvidia-machine-learning-repo-ubuntu2004_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
    

    [image]
  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 cudnn 
    

Ubuntu 18.04 の場合

NVIDIA 機械学習パッケージレポジトリからダウンロードして,インストールするという手順を説明する.

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/

  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

    [image]
  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
    

    [image]
  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,「gedit」を使っている).
    gedit hello.cu
    

    [image]
  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.

    [image]
  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
    

    [image]
    ./a.out
    

    [image]