[Linux Guide] UbuntuでのCUDA、cuDNN環境の設定を手順ごとに説明します

文章は若绾 [Linux ガイド] Ubuntu での CUDA、cuDNN 環境の設定を手順ごとに教えますで最初に公開されました。転載する場合は出典を明記してください。

イントロダクション#

深層学習と並列計算の中核ツールである CUDA（Compute Unified Device Architecture）は、NVIDIA のグラフィックスカードに並列計算の機能を提供します。このチュートリアルでは、Ubuntu オペレーティングシステムでの CUDA の設定方法について詳しく説明します。このチュートリアルでは、CUDA 12.1 と Ubuntu 20.04 を例に説明しますが、他のバージョンの CUDA と Ubuntu でもほぼ同じ手順で設定できます。

CUDA のインストール#

ステップ 1：システムの互換性を確認する#

CUDA を設定する前に、システムがインストール要件を満たしていることを確認する必要があります。以下は確認する必要がある項目です：

GPU が NVIDIA GPU であり、CUDA の計算能力をサポートしていることを確認します。サポートされている GPU のリストは NVIDIA の公式ウェブサイトで確認できます。
システムが 64 ビットの Ubuntu オペレーティングシステムであることを確認します。
Linux カーネルのバージョンが 4.4 以上であることを確認します。

ステップ 2：システムのソフトウェアパッケージを更新する#

ターミナルを開き、以下のコマンドを入力してシステムのソフトウェアパッケージを更新します：

sudo apt update
sudo apt upgrade

ステップ 3：NVIDIA グラフィックスドライバのインストール#

システムに NVIDIA グラフィックスドライバがインストールされていない場合は、次のコマンドを使用してインストールできます：

sudo ubuntu-drivers autoinstall

インストールが完了したら、ドライバが正しくロードされるようにコンピュータを再起動してください。

ステップ 4：CUDA ツールキットのダウンロード#

CUDA ToolKit 公式ウェブサイトにアクセスし、適切なバージョンの CUDA ツールキットのインストールパッケージをダウンロードします（ここでは CUDA 12.1 を例にします）。

ステップ 5：CUDA ツールキットのインストール#

以下のコマンドを実行して CUDA ツールキットをダウンロードしてインストールできます：

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin
sudo mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.1.0/local_installers/cuda-repo-ubuntu2004-12-1-local_12.1.0-530.30.02-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2004-12-1-local_12.1.0-530.30.02-1_amd64.deb
sudo cp /var/cuda-repo-ubuntu2004-12-1-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda

ステップ 6：環境変数の設定#

CUDA ツールキットのインストール場所を正しく認識するために、環境変数を設定する必要があります。~/.bashrc ファイルを開き、以下の内容を追加します：

# Open ~/.bashrc
sudo vim ~/.bashrc

# Add the following two lines at the end of the file and save/close it
export PATH=/usr/local/cuda-12.1/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

ファイルを保存し、以下のコマンドを実行して環境変数を有効にします：

source ~/.bashrc

ステップ 7：CUDA のインストールを確認する#

以下のコマンドを実行して CUDA が正しくインストールされているかどうかを確認します：

nvcc --version

インストールが成功していれば、次のような出力が表示されます。CUDA コンパイラ（nvcc）のバージョン情報が表示されます：

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2021 NVIDIA Corporation
Built on Tue_Sep_21_19:24:46_PDT_2021
Cuda compilation tools, release 12.1, VXX.X.X
Build cuda_12.1.r12.1/compiler.XX

cuDNN ライブラリのインストール（オプション）#

cuDNN は、TensorFlow、PyTorch などの深層学習フレームワークの GPU アクセラレーションライブラリです。cuDNN をインストールするには、以下の手順に従ってください：

NVIDIA の公式ウェブサイトにアクセスし、登録およびログインを行い、cuDNN ダウンロードページに移動します。
インストールした CUDA バージョンと互換性のある cuDNN バージョンを選択し、対応する圧縮ファイルをダウンロードします。
ダウンロードしたファイルを解凍します。例えば、ファイルが～/Downloads/cudnn-local-repo-ubuntu2004-8.8.1.3_1.0-1_amd64.deb ディレクトリに解凍されたとします。
ターミナルで以下のコマンドを実行して cuDNN ライブラリをインストールします。このコマンドを実行する前に、X.Y と 8.x.x.x を特定の CUDA および cuDNN のバージョンに置き換える必要があります。

cd ~/Downloads/
sudo dpkg -i cudnn-local-repo-${OS}-8.x.x.x_1.0-1_amd64.deb

# GPGキーをインポート
sudo cp /var/cudnn-local-repo-*/cudnn-local-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/

# aptリポジトリを更新
sudo apt-get update

# ライブラリをインストール
sudo apt-get install libcudnn8=8.x.x.x-1+cudaX.Y
sudo apt-get install libcudnn8-dev=8.x.x.x-1+cudaX.Y
sudo apt-get install libcudnn8-samples=8.x.x.x-1+cudaX.Y

まとめ#

これで、Ubuntu での CUDA 環境の設定が成功しました。これで、深層学習や高性能計算に GPU を使用することができます。次の作業では、TensorFlow や PyTorch などの深層学習フレームワークをインストールおよび設定する必要があるかもしれません。