【要約】 Ubuntu環境でのNVIDIAドライバ,CUDAツールキット11.8,cuDNN8のインストールには,以下のステップが必要である.始めに,NVIDIAの公式サイトからドライバをダウンロードし,インストールする.この操作は,NVIDIAグラフィックスカードを利用する場合にのみ行う.次に,nouveauドライバを無効化し,既存のNVIDIAドライバとCUDAツールキットをアンインストールする.カーネルヘッダーとカーネル開発用パッケージをインストールした後,再度NVIDIAドライバのインストールを行う.その後,NVIDIAの公式パッケージレポジトリからCUDAツールキット11.8をインストールし,パスを通す設定を行う.cat /usr/local/cuda-11.8/version.jsonコマンドを実行し,CUDAツールキットのバージョンを確認する.次に,NVIDIAの公式パッケージレポジトリからcuDNNをインストールする.これらの手順により,Ubuntu環境にNVIDIA関連のソフトウェアを適切にインストールすることが可能である.
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. 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.
【サイト内の主な Ubuntu 関連ページ】
【参考Webページ】
UbuntuUbuntu 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
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 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】
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】
【関連する外部ページ】
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 の動作に必要なもの】
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.
NVIDIA Developer Program の公式ページ: https://developer.nvidia.com/developer-program
そのことについて,より詳しい説明は: 別ページ »で説明している.
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 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.
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
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
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 --purge remove -y libcudnn* sudo apt --purge remove -y cudnn-* sudo apt autoremove -y
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)
「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
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
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
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.
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. 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】
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.
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/
https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/ で確認.
「
複数あるときは,新しい方を確認.
「cuda-ubuntu...
使用したいバージョンのものを確認.
https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/ で確認.
「
複数あるときは,新しい方を確認.
「cuda-ubuntu...
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
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.
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/ /"
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/ /"
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
apt-cache search cuda-11
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
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
端末で,次のコマンドを実行する.
cat /usr/local/cuda-11.8/version.json
cat /usr/local/cuda-11.5/version.json
apt-cache search cudnn
sudo apt -y update sudo apt -y install libcudnn8 libcudnn8-dev
dpkg -l | grep cudnn
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/
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
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
apt-cache search cudnn
sudo apt -y update sudo apt -y install libcudnn8 libcudnn8-dev
dpkg -l | grep cuda
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.
nano hello.cu
ファイル hello.cu ができる.
「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