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1.CUDAをインストールします
2.cudnnをインストールします

1.CUDAをインストールします

cudaはNIVEAのプログラミング言語プラットフォームです。GPUを使用する場合は、cudaを使用する必要があります。ここからcudaのインストールファイルをダウンロードします。
最初に適切なバージョンを選択し、ここから最新のcuda11.4をダウンロードします。
ここに画像の説明を挿入

上記の手順に従ってインストールします。
NVIDIAドライバーは既にインストールされているため、ここでNVIDIAドライバーをインストールすることを選択しないでください。残りはデフォルトです。次の図に示すように、最初の変数は選択されていません。
ここに画像の説明を挿入
インストールが成功したら、環境変数を構成する必要があります。そうしないと、GPUアクセラレーションを使用するときに、GPU
構成環境変数が見つかりません。

gedit ~/.bashrc

開いたファイルの最後に次のステートメントを追加して保存します。

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}}

次に、環境変数を更新します

source ~/.bashrc

nvcc -Vと入力して、関連情報を表示します
ここに画像の説明を挿入

2.cudnnをインストールします

公式ウェブサイトにアクセスして、CUDA11.4と一致するcudnnバージョンをダウンロードします。cudnnをダウンロードするには、NIVDIAアカウントを登録する必要があります。当局は、cudaをcudnnと一致させるための提案をしました。サンプルのダウンロードはcuDNNv8.8.2です。
ここに画像の説明を挿入
以下に示すように、Linux用のcuDNNライブラリを選択し、cudnn-11.4-linux-x64-v8.2をダウンロードします。2.26.tgzをダウンロードして

解凍します。

tar -xvf cudnn-11.4-linux-x64-v8.2.2.26.tgz

関連するライブラリファイルをコピーします

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*

cudnnバージョンを表示

cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

ここに画像の説明を挿入
これは構成が成功したことです

GPUステータスを監視する

watch -n 1 nvidia-smi