WSL2 Ubuntu20.04 CUDA の設定

序文

この記事では主に、Widnows 11 環境の WSL2 (Ubuntu20.04) で GPU アクセラレーションを有効にするための CUDA の設定方法について説明します (この記事は Windows に Nvidia CUDA がインストールされていることを前提としています)

構成プロセス

ドライブをチェックしてください

GeForce Experience を開いてドライバーのステータスを確認し、最新バージョンに更新して、最後に GeForce Experience を再起動する必要があります。

画像-20230821131855901

CUDAをインストールする

コマンド生成

インストールコマンドを生成する

バージョンの選択: CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer

インストールツール: CUDA Toolkit 12.2 Update 1 ダウンロード | NVIDIA 開発者

画像-20230821131143236

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-wsl-ubuntu.pin
sudo mv cuda-wsl-ubuntu.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.2.1/local_installers/cuda-repo-wsl-ubuntu-12-2-local_12.2.1-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-wsl-ubuntu-12-2-local_12.2.1-1_amd64.deb
sudo cp /var/cuda-repo-wsl-ubuntu-12-2-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda

问题：dpkg: 回復不能な致命的エラー、中止: statoverride ファイルに不明なシステムユーザー 'redis' があります。

vim /var/lib/dpkg/statoverride

root crontab 2755 /usr/bin/crontab
root root 1733 /var/lib/php/sessions
root messagebus 4754 /usr/lib/dbus-1.0/dbus-daemon-launch-helper
redis redis 640 /etc/redis/redis.conf

最後の行だけ削除してください

構成環境

vim ~/.zshrc
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PAT
source ~/.zshrc

他のシェルを使用している場合は、他の設定ファイルに変更してください

確認する

# 验证是否安装成功
nvcc -V

画像-20230821135841999

# 查看驱动
nvidia-smi

画像-20230821144942974

cuDNNをインストールする

cuDNN (CUDA ディープニューラルネットワーク、CUDA ディープニューラルネットワークライブラリ)ダウンロードアドレス

wget https://developer.nvidia.com/downloads/compute/cudnn/secure/8.9.3/local_installers/12.x/cudnn-linux-x86_64-8.9.3.28_cuda12-archive.tar.xz/
tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.9.3.28_cuda12-archive.tar.xz
sudo cp cudnn-*-archive/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include 
sudo cp -P cudnn-*-archive/lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64 
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

GPU アクセラレーションが可能であることを確認する

pip3 install torch torchvision torchaudio

import torch
print(torch.cuda.is_available())

出力が True の場合、CUDA GPU アクセラレーションが成功したことを意味します。

参考記事

Windows11 WSL2 Ubuntu18.04環境でCUDAを設定する

WSL2 側で pytorch GPU アクセラレーション環境を構成する_wsl2 pytorch

tensorflow – WSL2-nvidia-smiコマンドが実行されていません - コードログ

この記事は、ブログ用のマルチポストプラットフォームであるOpenWriteによって公開されています。

序文