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

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現時点では,TensorFlow は,CUDA 10.0 対応10.1 未対応

根拠は https://www.tensorflow.org/install/gpu). そこで,CUDA 10.0 をインストールする.


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
./configure
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