Ubuntu 22.04, 24.04, 26.04 での NVIDIA cuDNN のインストール

NVIDIA cuDNN は，畳み込み，プーリング，正規化，アテンションなどのディープラーニングの基本演算を NVIDIA GPU 向けに実装したライブラリである．TensorFlow や PyTorch などの GPU 版が内部で利用する．

NVIDIA cuDNN のダウンロードのページ: https://developer.nvidia.com/cudnn-downloads

NVIDIA cuDNN の現行系列は cuDNN 9 であり，NVIDIA CUDA ツールキット 12.x および 13.x に対応する．NVIDIA がサポートする Ubuntu は 22.04, 24.04, 26.04 である．

前提となる確認

cuDNN は，インストール済みの NVIDIA CUDA ツールキットのメジャーバージョンに対応するものを選ぶ．

端末で，次のコマンドを実行する．表示された「release」の値が，インストール済みの NVIDIA CUDA ツールキットのバージョンである．

nvcc --version

端末で，次のコマンドを実行する． Ubuntu のバージョンを確認する．

lsb_release -a

TensorFlow や PyTorch の GPU 版を pip でインストールする場合，cuDNN は依存パッケージ（nvidia-cudnn-cu12 など）として自動的に入るため，システムへの cuDNN のインストールは不要である．C/C++ から cuDNN を直接利用する場合や，ソースからビルドする場合に，以下の手順でインストールする．

パッケージ管理システムを用いたインストール

NVIDIA が推奨する方法である．CUDA のネットワークリポジトリを有効化したうえで，cuDNN のメタパッケージをインストールする．

端末で，次のコマンドを実行する．
CUDA のネットワークリポジトリを有効化する．NVIDIA CUDA ツールキットのインストール時に有効化済みの場合は，この手順は不要である．コマンド中の ubuntu2404 の箇所は，Ubuntu 22.04 では ubuntu2204，Ubuntu 24.04 では ubuntu2404，Ubuntu 26.04 では ubuntu2604 とする．
```
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2404/x86_64/cuda-keyring_1.1-1_all.deb
sudo dpkg -i cuda-keyring_1.1-1_all.deb
```
端末で，次のコマンドを実行する．
リポジトリの情報を更新する．
```
sudo apt update
```
端末で，次のコマンドを実行する．
NVIDIA CUDA ツールキット 12.x を使用している場合．
```
sudo apt -y install cudnn9-cuda-12
```
NVIDIA CUDA ツールキット 13.x を使用している場合．
```
sudo apt -y install cudnn9-cuda-13
```

1 つのシステムに同時にインストールできるのは，1 つの CUDA メジャーバージョン向けの cuDNN 9 のみである．また，cuDNN 9.10.0 以降では旧バージョンとの併存インストールができないため，旧バージョンがインストールされている場合は，apt が自動的にアンインストールする．

tar 形式のファイルを用いたインストール

パッケージ管理システムを使用せずに，特定のバージョンの cuDNN を配置する場合の方法である．

NVIDIA cuDNN のダウンロードのページを開く
https://developer.nvidia.com/cudnn-downloads
Operating System で Linux，Architecture で x86_64，Distribution で Tarball，CUDA のメジャーバージョン（12 または 13）を選び，表示されたリンクから .tar.xz ファイルをダウンロードする．
ファイル名は cudnn-linux-x86_64-<バージョン>_cuda12-archive.tar.xz の形式である．各バージョンのファイルは https://developer.download.nvidia.com/compute/cudnn/redist/ からも取得できる．
端末で，次のコマンドを実行する．
ダウンロードしたディレクトリに移動し，ファイルを展開する．バージョンの箇所は，ダウンロードしたファイルに合わせる．
```
cd ＜ダウンロードしたディレクトリ＞
tar -xvf cudnn-linux-x86_64-9.25.0.15_cuda12-archive.tar.xz
```
端末で，次のコマンドを実行する．
ヘッダファイルとライブラリを NVIDIA CUDA ツールキットのディレクトリにコピーする．ライブラリのシンボリックリンクを保つため，cp -P を使用する．
```
sudo cp cudnn-*-archive/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
sudo cp -P cudnn-*-archive/lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
```
端末で，次のコマンドを実行する．
共有ライブラリの検索パスに /usr/local/cuda/lib64 を追加し，キャッシュを更新する．
```
echo "/usr/local/cuda/lib64" | sudo tee /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf
sudo ldconfig
```

インストールの確認

端末で，次のコマンドを実行する． CUDNN_MAJOR，CUDNN_MINOR，CUDNN_PATCHLEVEL の値により，インストールされている cuDNN のバージョンを確認できる．

grep -A 2 "define CUDNN_MAJOR" /usr/include/cudnn_version*.h /usr/local/cuda/include/cudnn_version*.h 2>/dev/null

端末で，次のコマンドを実行する．共有ライブラリが検索パスに登録されている場合，libcudnn.so.9 などが表示される．

ldconfig -p | grep libcudnn

サンプルプログラムにより動作を確認する場合は，端末で，次のコマンドを実行する．最後に「Test passed!」と表示されれば，cuDNN が動作している．

sudo apt -y install libcudnn9-samples
cp -r /usr/src/cudnn_samples_v9 $HOME
cd $HOME/cudnn_samples_v9/mnistCUDNN
make clean && make
./mnistCUDNN