Ubuntu 20.04にGPU+CUDA環境を構築したメモ

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デスクトップPCのUbuntuを18.04→20.04に入れ直しました。

OS入れ替えましたので、GPU+CUDAの環境も再度対応しました。

CUDA Toolkit 12.0をインストールした内容を紹介します。

 

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Ubuntu 20.04にGPU+CUDA環境を構築したメモ

デスクトップPCのUbuntuを18.04→20.04に入れ直しました。

OS入れ替えに伴い、GPU+CUDAの環境構築した内容を紹介します。

NVIDIAのドライバも何も入れていない所からのスタートです。

 

実施したPC環境としては下記です。

  • CPU…Core i5 6400
  • GPU…NVIDIA GeForce GTX 1650(メモリ4GB)
  • メモリ…16GB
  • SSD…1000GB

 

Ubuntuと入れたCUDA環境は下記になります。

  • Ubuntu…20.04
  • CUDA Version…12.0 ※Driver Version…525.85.12

 

グラフィックボードはGTX1650

使用しているグラフィックボードに関してはGTX1650となります。

補助電源無しで取り付けやすく、そこそこの性能を出してくれるGPUです。

 

下記記事でGTX1650を搭載した内容を紹介しています。(リンク先はこちら)

グラボの補助電源なしのメリット!玄人志向のGTX1650編

グラボの補助電源なしのメリット!玄人志向のGTX1650編
玄人志向のGTX1650を購入して、市販のデスクトップPCに取り付けてみました。 補助電源無しのタイプですので、グラフィックボードを挿し込むだけで動作可能です。 購入から取り付け、ドライバのインストールまでの流れを紹介します。

 

CUDA Toolkit 12.0をインストール

現時点(2023/2/25)での最新CUDA環境をダウンロードします。

  • CUDA Version…12.0 ※Driver Version…525.85.12

 

NVIDIAの公式ページでインストール手順を確認します。

 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=Ubuntu&target_version=20.04&target_type=deb_local

公式のインストール手順をそのまま実行します。

 

インストール直後にnvidia-smiを実行してもエラーになります。ご注意ください。

NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver.

 

インストール後にはホームディレクトリで環境変数を追加しておきます。

sudo vim ~/.bashrc

 

そしてPCを再起動後に正常にインストールしたことを確認できます。

 

cuDNNをインストールする

NVIDIAのダウンロードサイトからcuDNNもダウンロード・インストールしておきます。

※もし不必要な方はこれ以降は読み飛ばしてください。

 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

 

もしcuDNNの動作テストをする場合はMNISTを動かしてみます。

下記公式サイトに載っている確認手順です。

 https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/install-guide/index.html#verify

正常に動作出来れば、最後に「Test passed!」と表示されます。

 

NVIDIA-Container-Toolkitをインストールする

docker上でNVIDIAを使う場合は、コンテナへのToolkitもインストールします。

恐らくインストールしないと、dockerで動かすとき下記のようなエラーが出ます

docker: Error response from daemon: could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]].

 

nvidia-container-cli info で正常にインストールされたか確認できます。

 

まとめ

Ubuntu 20.04の環境で、GPU+CUDAの環境構築できました。

CUDA Toolkitだけでなく、cuDNN・docker環境にも対応できています。

 

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