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1. Instalar CUDA
cuda es la plataforma de lenguaje de programación de NIVEA. Si desea usar GPU, debe usar cuda. Descargue el archivo de instalación de cuda desde aquí.
Primero seleccione la versión apropiada y descargue la última versión de cuda 11.4 aquí.
Instale de acuerdo con las instrucciones anteriores.
Debido a que el controlador NVIDIA ya está instalado, no elija instalar el controlador NVIDIA aquí. El resto son predeterminados. Como se muestra en la figura a continuación, el primero no está seleccionado.
Después de que la instalación sea exitosa, debe configurar las variables de entorno. De lo contrario, al usar la aceleración de GPU, las
variables de entorno de configuración de GPU no se pueden encontrar:
gedit ~/.bashrc
Agregue la siguiente declaración al final del archivo abierto y guárdelo:
export PATH=/usr/local/cuda-11.4/bin${
PATH:+:${
PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.4/lib64${
LD_LIBRARY_PATH:+:${
LD_LIBRARY_PATH}}
Luego actualice la variable de entorno.
source ~/.bashrc
Ingrese nvcc -V para ver información relacionada
2. Instalar cudnn
Vaya al sitio web oficial para descargar la versión cudnn compatible con CUDA 11.4. Para descargar cudnn, debe registrar una cuenta NIVDIA . Los funcionarios han dado sugerencias para hacer coincidir cuda con cudnn. La descarga de muestra es cuDNN v8.8.2.
Seleccione CuDNN Library para Linux como se muestra a continuación, descargue cudnn-11.4-linux-x64-v8.2.2.26.tgz y
descomprima
tar -xvf cudnn-11.4-linux-x64-v8.2.2.26.tgz
Copie los archivos de biblioteca relevantes
sudo cp include/cudnn* /usr/local/cuda/include/
sudo cp lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
Ver versión cudnn
cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
Esta es la configuración exitosa
monitorear el estado de la gpu
watch -n 1 nvidia-smi