ディープラーニング用にマシンを手に入れたのでGPU対応させた時の記録です。
久々に入れなおすさいに手間取ってしまいました。
グラフィックドライバーを入れる段階で2回もOSを入れ直してます。
最終的にGPUが動くまで4回ほどOSを入れ直しています（・w・；
以下を目に通せば多少の参考になるかもしれません。
導入環境
OS：Linux Mint 21
CPU：i7
GPU：GTX1660ti
マザーボード：B360M
メモリ：32GB
M.2 NVME：256BG
導入手順
グラフィックドライバーを入れる
OSインストール後やることはひとつ
sudo apt update
sudo apt upgrade
グラフィックドライバーのインストール
を参考に自分のGPUにあうドライバーのバージョンを確認。
私の場合は450以上が適合する1660ti
互換ドライバーを無効にする。
以下のコマンドで互換ドライバーを確認し、
lsmod | grep -i nouveau
以下に設定ファイルを作成。
sudo nano /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
vi でやる場合が多いようですが私は使いこなせないのでnanoでやっています。
開いたら”””で囲っている2行をコピーして保存。
“””
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
“””
#設定ファイルに以下を記載して保存
終わったら再起動
sudo update-initramfs -u
reboot
リポジトリを追加してアップデート
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt update
適合するグラフィックドライバーを調べてインストール
レコメンドがついているものが推奨されているようです。
ちなみに私の場合は520にレコメンドがついていました。
ubuntu-drivers devices
sudo apt install nvidia-driver-520
reboot
再起動して以下のコマンドで情報を確認。
nvidia-smi
ここでドライバーなどの情報が出たら問題ないと思われます。
出るようならばやり直したほうが早いかも？
CUDAのインストール
今回はpytorchで使いたいのでそちらに合わせています。
今現在最新が11.8なのでPytorch公式に行って
なんとかnightlyで11.7が適合することを確認。
http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu22.4/x86_64/
あたりからダウンロードしてCUDAのインストール
sudo dpkg -i cuda-11-7_11.7.1-1_amd64.deb
sudo apt install cuda-toolkit-11-7
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
からCUDA Toolkitの新しいバージョンの11.7.1を得る
runfileをダウンロードしました。
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.7.1/local_installers/cuda_11.7.1_515.65.01_linux.run
sudo sh cuda_11.7.1_515.65.01_linux.run
環境変数へ以下を記載し保存。
viでもよろしいかと。私ははnanoです。
“で囲っている2行に使いたいバージョンの数値を入れます。
sudo nano ~/.bashrc
“””
export PATH=/usr/local/cuda-11.7/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.7/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
“””
（11.7の部分にインストールしたCUDAの数値をいれます。）
再起動します。
reboot
ここで以下ふたつが表示されるなら正常
nvcc -V
nvidia-smi
cudnnのインストール
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
から8.5.0を選択、11.7なら8.5.0ですね。
sudo apt -y install zlib1g
sudo dpkg -i cudnn-local-repo-ubuntu2204-8.5.0.96_1.0-1_amd64.deb
sudo cp /var/cudnn-local-repo-ubuntu2204-8.5.0.96/cudnn-local-7ED72349-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
cd /var/cudnn-local-repo-ubuntu2204-8.5.0.96
sudo dpkg -i libcudnn8_8.5.0.96-1+cuda11.7_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn8-dev_8.5.0.96-1+cuda11.7_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn8-samples_8.5.0.96-1+cuda11.7_amd64.deb
reboot
再起動したら終わりです。
以下の３つで問題なく表示されるなら正常とおもわれます。
nvcc -V
nvidia-smi
dpkg -l | grep “cudnn”
ちなみに
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
ls -l /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
ではcudnn関連の表示されなかったデス
が、pytorchは問題なく動くのでした・ｗ・
終わりに
お疲れ様でした。
これでGPU対応されていると思います。
できてないなら申し訳ないです。
終わったら日本語化や日本語入力、wifiのドライバーなどを入れて楽しいディープラーニングをお楽しみくだいさいー。
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