CUDA
概要
- GPU を使って計算するためのプラットフォーム
インストール
- 環境: Ubuntu 16.04 (64bit)
- 「 CUDA Toolkit | NVIDIA Developer」 から、CUDA のインストーラをダウンロードする (ここでは
cuda-repo-ubuntu1604-10-1-local-10.1.105-418.39_1.0-1_amd64.deb(local 版) とする)。 - インストールする。
$ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-10-1-local-10.1.105-418.39_1.0-1_amd64.deb $ sudo apt-key add /var/cuda-repo-10-1-local-10.1.105-418.39/7fa2af80.pub $ sudo apt-get update $ sudo apt-get install cuda
- 2 行目の
apt-keyは、1 行目のdpkgを実行した後に、メッセージが現れるので、それをコピーすると良い。
- シェルに環境変数を追加する。
export PATH=${PATH}:/usr/local/cuda/bin export LD_LIBRARY_PATH=${LD_LIBRARY_PATH}:/usr/local/cuda/lib64 export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
- 環境変数の再読み込みをする。
- Bash の場合
$ source ~/.bashrc
- ZSH の場合
$ source ~/.zshrc
- インストールの確認をする。
$ cat /proc/driver/nvidia/version $ nvcc -V
- テストをする。
$ cd /usr/local/cuda/samples $ sudo make $ cd bin/x86_64/linux/release/ $ ./deviceQuery $ ./bandwidthTest
Result = PASSであれば OK。- エラーが出たら、エラーの原因解決後に、
sudo make cleanをしてから、再度sudo makeすることを忘れずに。 - 何でかわからないが、
Result = PASSにならない場合- マシンを再起動させてみる。
- 奮闘記 ( Tensorflow環境構築の奮闘記＠Ubuntu16.04.3 - 深層学習ことはじめ) を読んでみる。
/usr/bin/ld: cannot find -lnvcuvidが出る場合/usr/local/cuda/samples/3_Imaging/cudaDecodeGL/findgllib.mk内のUBUNTU_PKG_NAME = “nvidia-XXX”のXXXを/usr/lib/nvidiaXXXのXXXに置き換える。