Как установить cuda на ubuntu

Обновлено: 03.07.2024

Есть ли руководство по установке CUDA на Ubuntu 18.04?

Инструкции на сайте Nvidia для 17.04 и 16.04 не работают для 18.04.

Это сработало для меня. Какая часть этого не работает для вас? Попробуйте следовать инструкциям здесь , который использует runfile для установки драйвера и Cuda инструментария.

Я установил CUDA 9.1 на Ubuntu 18.04 и работает очень хорошо.

Я пытался установить, используя файлы .deb, но это вызывает конфликт пакетов, поэтому я изменил способ.

В терминале введите:

перезагрузка

У меня есть видеокарта gtx970 и новая версия Ubuntu 18.04

Это сработало для меня

Это сработало для меня, хотя мне пришлось переключиться обратно в nouveau из пользовательского интерфейса перед запуском автоматической установки (сообщалось о конфликтах при установке v396, когда был установлен v390) Это сработало отлично. Однако sudo apt upgrade снова все сломалось, будьте осторожны с обновлениями! Для меня autoinstall команда приводит к The following packages have unmet dependencies: nvidia-driver-415

Включите хранилище multiverse, установите драйверы nvidia и nvidia-cuda-toolkit и gcc6 (желательно использовать альтернативы обновления для легкого переключения версий):

В разделе «Программное обеспечение и обновления» выберите ограниченные и мультиверсивные репозитории.
На вкладке «Дополнительные драйверы» в разделе «Программное обеспечение и обновления» выберите проприетарный драйвер NVIDIA (390 для CUDA 9)
sudo apt update && sudo apt установите nvidia-cuda-toolkit или установите его из центра программного обеспечения ubuntu.
CUDA требует gcc6, используйте альтернативы обновления для поддержки gcc7 и gcc6, как описано здесь .

В качестве альтернативы вы можете следовать инструкциям Тейлора :

После установки проприетарного драйвера NVIDIA загрузите установку CUDA 9 с их сайта (получите версию Ubuntu 17.04 runfile)
сделать загруженный файл исполняемым с sudo chmod +x
запустить его с флагом --override
Примите положения и условия, скажите «да» для установки с неподдерживаемой конфигурацией и «Нет». «Установить драйвер ускоренной графики NVIDIA для Linux-x86_64 384.81?». Убедитесь, что вы не согласны с установкой нового драйвера.
Смотрите выше об использовании gcc6

У второго метода есть недостаток, что его не так просто обновить или удалить.

Хотя ссылка на страницу пакета полезна, и здесь достаточно информации, что это не «ответ только для ссылок» или что-то подобное , я рекомендую вам отредактировать это, чтобы объяснить, как делать то, что вы рекомендуете.

Я сомневаюсь, что приведенные выше ответы соответствуют действительности, поскольку они, похоже, покидают систему без всей подсистемы драйверов NVidia. Я могу догадаться, почему Cuda не тянет в драйверах, хотя я бы предпочел иметь это в противном случае. Я также не уверен, какой правильный способ получить последнюю версию драйвера, но сейчас кажется, что это делает это:

sudo apt-get установить nvidia-driver-390

Правильно, если вы не устанавливаете драйверы Nvidia из репозиториев Ubuntu, вам, возможно, придется переустанавливать их после каждого обновления ядра.

Набор инструментов CUDA наконец-то выпустил поддержку Ubuntu 18.04

Это то, что я сделал. Могут быть добавлены дополнительные вещи, которые я, вероятно, не должен был бы делать, но я все равно собираюсь их включить.

Сначала получите драйверы репозитория ppa. (Я бы сказал, что это требуется перед установкой, если вы не хотите рисковать каким-либо циклом смерти при входе в систему).

Затем установите последнюю версию драйвера. Я использую GUI Updater для большей части Software & Updates, на вкладке «Дополнительные драйверы». На сегодняшний день драйвер nvidia 396 доступен.

Получите g ++ - 6 и gcc-6. (Необходимые)

Вы можете попробовать использовать nvidia-cuda-toolkit, но пути к библиотекам мне не были знакомы. Я не хотел связываться с этим.

(Я бы, вероятно, пропустил этот, но перейдите к нему, если другие вещи вызывают проблемы)

Он установит его, используя новые компиляторы gcc. Он задаст вам кучу вопросов и попросит немедленно ответить на них.

Ответьте да на неподдерживаемую конфигурацию.

Нет драйверу nvidia.

Да- к инструментарию

Я использовал стандартные места установки

После того, как это установлено, убедитесь, что вы установили свои пути. Файл запуска тоже напомнит вам. Также документация nvidia скажет вам, что экспортировать.

Наконец, вам нужно установить simlink для gcc-6 и g ++ - 6, иначе вы получите предупреждение о компиляции собственного кода. (Обязательно)

Установить CUDA (Compute Unified Device Architecture) библиотеки в Linux очень легко и в тоже время сложно. Казалось бы, что тут сложного, сделай какой-нибудь apt-get install cuda или yum install cuda и система на автомате все сама установит. Действительно, во многих случаях этого достаточно, но, как говорится, есть нюансы.

Так вот, чтобы использовать всю мощь вашей графической карты необходимо выполнение следующих условий:

Наличие карты Nvidia (будем считать, что она уже есть);
Установленные в системе драйвера от Nvidia (будем исходить из того, что тоже установлены);
CUDA Toolkit, те самые библиотеки и программы, которые чаще всего для простоты называют CUDA (без Toolkit)

Вот пунктом номер 3 мы и будем заниматься в этой статье.
Все последующие шаги будут приведены для Ubuntu 18.04 (самая популярная система), но они так же подойдут и для других дистрибутивов Linux.

Предисловие

Устанавливать CUDA будем от обычного пользователя, в домашнюю папку. Я не сторонник установки в /usr/local таких вещей, которые часто приходится обновлять. Лучше поставить куда-нибудь в безопасное место, чтобы не запороть работающую систему. Например, /home/username/cuda подойдет отлично. Надоест эксперементировать с CUDA, просто удалите эту папку и все. И не надо заботиться, что какие-то зависимости нарушились в системе.

Исходим из того, что Nvidia карточка у ва есть и nvidia драйвер установлен в систему и запущен.

Проверяем:
lsmod | grep -i nvidia
вывод должен быть похожим на следующий:

Далее определяем версию nvidia драйвера с помощью команды modinfo:

Есть еще один способ определить версию драйвера. Для этого воспользуемся утилитой nvidia-smi:

Nvidia-smi так же выдала версию 435.21.
Если nvidia-smi не будет в вашей системе, то пользуйтесь способом с modinfo.

Между весрией Nvidia драйвера и версией CUDA Toolkit существует связь. Для определенной версии Nvidia драйвера нужно скачивать и устанавливать строго соответствующий пакет CUDA Toolkit, иначе ничего не получится. Опять же есть два способа определить версию CUDA Toolkit.

Например, на моем ноуте установлен nvidia драйвер версии 435.21, значит мне подойдут все версии CUDA Toolkit кроме 10.2. Иными словами 10.1 включительно и ниже.
Если у вас драйвер версии 390, то CUDA Toolkit надо скачивать версии 9.1 и ниже.

Второй способ:
можно снова воспользоваться утилитой nvidia-smi:

здесь четко написано, для вашего драйвера нужна CUDA 10.1.

Здесь выбираем:
Linux -> x86_64 -> Ubuntu -> 18.04 -> runfile (local)

Инсталлер скачан. Сделаем его исполняемым:

И сразу же запускаем:

Запускается долго (наверняка происходит самораспаковка).

После соглашения с EULA появляется экран:

Как видите здесь размечен драйвер, мы его устанавливать не будем, он уже в системе и запущен.

Когда установка завершится нужно будет дать системе знать куда установлена CUDA, для этого в файл

/.bashrc прописываем следующие строки:

На этом установка закончена.

Тестируем связку CUDA и драйвера Nvidia. Для этого воспользуемся примеры из устанвки CUDA.
Возьмем тест с частицами.

Как видно из рисунка, тест запустился и судя по выводу nvidia-smi на 24% нагружает видеокарту. Буковки C+G перед ./particles говорят о том, что задействованы и вычислительные (С) и графические (G) ресурсы видеокарты.

Если вы планируете использовать CUDA в машинном обучении, то просто необходимо устанвить библиотеку cuDNN. Этабиблиотека позволяет максимально эффективно использовать мощности графического ускорителя при работе с нейронными сетями. Ставится cuDNN элементрано:
1) регистрируетесь;
2) скачиваете нужную версию (для каждой CUDA своя cuDNN);
3) распаковываете архив в папку куда установлена CUDA.

Выводы

В данной статье приведено описание способа установки CUDA библиотек в Linux в случае, когда графический драйвер уже установлен, а у пользователя нет прав администратора.

Интерфейс загрузки следующий:

Используемая здесь система Ubuntu18.04 установлена, окна также являются необязательными.

Команда установки:

Для установленного выше файла формата runfile, если vpn ограничен и загружается медленно, вы можете выбрать загрузку deb-версии файла, которая в основном поддерживает функции.

Команда установки:

Далее cuda устанавливается по умолчанию, продолжаемНастроить переменные среды cuda：
Откройте терминал, введите «gedit

/ .bashrc», а затем в конце всплывающего редактора добавьте следующие две строки

Терминальная работа: source

экзамен: nvcc --version , Если отображается следующая информация, установка прошла успешно.

Если вышеуказанный метод оказался успешным, вы можете попробовать его - установить драйвер и cuda одновременно.
Этот метод установки не требует установки драйвера видеокарты перед установкой cuda, но метод установки более сложен. Если предыдущий метод не удается установить, вы можете обратиться к этому методу.

Два, установка CUDNN

Есть два способа установки:

1. Установка в виде Tar-файла

Загрузка Tar-файла показана на рисунке ниже, выберите вариант в красном поле для загрузки.

При загрузке сжатого пакета cudnn- * tgz установите его следующим образом:

Сначала разархивируйте сжатый файл пакета cudnn

Выполните установку, по сути, скопируйте файлы заголовков и файлы библиотеки и дайте разрешения

2. Установка в виде файла Debian

Загрузка файла Debian показана на рисунке ниже, выберите опцию в красном поле для загрузки, в это время вы можете выбрать загрузку трех

В это время выполните следующие три команды для установки

3. Убедитесь, что cudnn установлен успешно.

Когда вы выбираете Debian File для установки, в / usr / src / cudnn_samples_v7 будет несколько примеров cudnn.

Скомпилируйте образец mnistCUDNN для проверки

Если установка прошла успешно, она будет такой, как показано ниже: Test passed!

CUDA включает набор инструментов CUDA (компилятор, профиль и отладчик), драйвер программного обеспечения и CUDA SDK. Программный уровень предоставляет прямой доступ к виртуальному набору команд графического процессора и параллельным вычислительным элементам. Для исследований в области глубокого обучения и разработчиков фреймворков используйте cuDNN для высокопроизводительного ускорения графического процессора. Это библиотека примитивов для глубоких нейронных сетей.

Предпосылки:

Минимум 20 ГБ свободного дискового пространства
Рекомендуется 2 ГБ ОЗУ
Должен быть установлен графический драйвер NVIDIA. Драйвер, поставляемый с CUDA, может быть не последней версией.

Метод 1: установите CUDA из репозитория Ubuntu

Начните с обновления списков пакетов в вашем экземпляре Ubuntu 20.04.

Затем установите набор инструментов CUDA с помощью диспетчера пакетов APT, как показано ниже. Обратите внимание, что установка является интенсивной, и поэтому убедитесь, что у вас есть быстрое и стабильное подключение к Интернету и минимум 10 ГБ дискового пространства.

После завершения установки нам нужно добавить CUDA в PATH, чтобы уведомить оболочку о местонахождении CUDA. Для этого мы укажем ПУТЬ в файле .bashrc. Итак, откройте файл с помощью текстового редактора командной строки.

В самом конце файла скопируйте и вставьте следующие строки кода.

Затем перезагрузите изменения в файле .bashrc.

Теперь проверьте и подтвердите установленную версию CUDA, используя следующую команду.

Метод 2: установить CUDA из репозитория CUDA

Как упоминалось ранее, репозиторий CUDA предоставляет последнюю версию CUDA. Итак, если вы собираетесь установить последнюю версию, следуйте приведенным здесь инструкциям.

Сначала загрузите пин-код репозитория CUDA:

Затем переместите булавку в /etc/preferences.d каталог и переименуйте ее как cuda-repository-pin-600 .

После загрузки используйте dpkg утилиту для выполнения файла.

Затем установите ключ CUDA GPG следующим образом:

Наконец, обновите списки пакетов и установите CUDA с помощью диспетчера пакетов APT.

Установить CuDNN

CuDNN не поставляется с Cuda. Чтобы загрузить CuDNN, вам необходимо зарегистрироваться, чтобы стать участником программы для разработчиков NVIDIA, которая является бесплатной.

После регистрации в программе для разработчиков NVIDIA вы можете скачать последнюю версию cuDNN. Здесь я загружаю библиотеку cuDNN для Linux.

Сначала извлеките пакет cuDNN:

Затем скопируйте следующие файлы в каталог CUDA:

Заключение

В этом руководстве мы узнали, как установить CUDA и cuDNN в Ubuntu 20.04. Спасибо за чтение, оставляйте свои отзывы и предложения.

Читайте также: