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CUDA
GPU ドライバーでサポートされている最新の CUDA バージョンを表示する
コマンド nvidia-smi
CUDA Version: 11.6 を実行します。これは、現在のドライバーでサポートされている CUDA の最高バージョンが 11.6 であることを示します。
CUDAのダウンロード
CUDA ダウンロード アドレス: CUDA Toolkit Archive
リストから GPU ドライバーに適した CUDA バージョンを見つけ、対応するシステムを選択します
リンクをブラウザのアドレス バーにコピーして、ダウンロードに直接アクセスします。
このツールを使用して、cuda_12.0.1_525.85.12_linux.run ファイルを独自のサーバーの指定されたパスにアップロードします。
CUDAをインストールするパスを指定します
sudo sh cuda_12.0.1_525.85.12_linux.run --tmpdir=/home/houzm/houzm/01_develop_tools/cuda を実行します。
次のエラーが表示された場合は、カスタム パスを作成し、-tmpdir を指定できます。
抽出に失敗しました
。/tmp に十分なスペースがあり、インストール パッケージが破損していないことを確認してください。 シグナルがキャッチされ、 sh cuda_12.0.1_525.85.12
をクリーンアップしています。 sh
_linux.run --tmpdir=/home/houzm/houzm/01_develop_tools/cuda実行時
複数のグラフィック カード ドライバーがあることを示すプロンプトが表示される場合があります: ドライバーの既存のパッケージ マネージャーのインストールが見つかりました。続行する前にこれを削除することを強くお勧めします。インストールを続行するには、[続行] を選択できます。ドライバーの再インストールは選択しないでください。その後のインストールプロセス中に。
[同意する] を選択した後、インストール オプションを変更します (「X」は選択されていることを意味します。ここでは CUDA ツールキットと CUDA サンプルのみをインストールします。一般的には、CUDA プログラミングに従事せず、深層学習のみを実行するだけで十分です): 選択をキャンセルする方法は次のとおりです。カーソルは Driver
行に留まります。 上に移動して Enter キーを押すと、[] 内の X が消えます。
前のステップに戻り、すべての「完了」の選択を解除してから「インストール」を選択します。
クドン
ソフトウェアを .deb 形式で指定したパスにインストールします: dpkg -i --instdir=/dest/dir/path some.deb
参考: ubuntu18.04+cuda10.2+cudnn7.6.5、CUDA を使用して、NVIDIA ドライバーを手動ではなく自動的にインストールします。
tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.8.1.3_cuda11-archive.tar.xz -C /yourpath/01_develop_tools/cudnn/cudnn_8.8.1_linux
(ベース) houzm@root605:~/houzm/01_develop_tools/cudnn/cudnn_8.8.1_linux/cudnn-linux-x86_64-8.8.1.3_cuda11-archive/include$ cat /home/houzm/houzm/01_develop_tools/cudnn/cudnn_8.8.1 _linux/cudnn-linux-x86_64-8.8.1.3_cuda11-archive/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
#define CUDNN_MAJOR 8
#define CUDNN_MINOR 8
#define CUDNN_PATCHLEVEL 1
–
#define CUDNN_VERSION (CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL)
/* これは C 専用ファイルであるため、ここでは constexpr を使用できません */
cuda が正常にインストールされていることとバージョン情報を確認します。
(py3.8) houzm@root605:~$ nvcc -V
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2021 NVIDIA Corporation
Built on Sun_Mar_21_19:15:46_PDT_2021
Cuda compilation tools, release 11.3, V11.3.58
Build cuda_11.3.r11.3/compiler.29745058_0
パイトーチ
conda create --name openmmlab python=3.8 -y
conda activate openmmlab
pytorch 公式 Web サイトで、cuda バージョンに対応する pytorch インストール コマンドを見つけますpytorch 公式ダウンロード アドレス
conda install pytorch1.13.1 トーチビジョン0.14.1 torchaudio==0.13.1 pytorch-cuda=11.6 -c pytorch -c nvidia
pytorch が正常にインストールされ、GPU が利用可能であることを確認します。
(py38) houzm@root605:~/houzm/01_develop_tools/cudnn/cudnn_8.8.1_linux/cudnn-linux-x86_64-8.8.1.3_cuda11-archive/include$ > > > python Python 3.8.16
(デフォルト、2023 年 3 月 2 日) 03:21:46)
[GCC 11.2.0] :: Linux 上の Anaconda, Inc.
詳細については、「ヘルプ」、「著作権」、「クレジット」、または「ライセンス」と入力してください。
>>> トーチを t としてインポート
>>> device = t.device('cuda' if t.cuda.is_available() else 'cpu')
>>> print(device)
cuda