[4090グラフィックスカードを構築するためのUbuntu 20.04のインストールとディープラーニング環境]

Ubuntu のインストール手順については、Zhihu: Ubuntu 20.04 システムのインストールと初期構成の記事を参照してください。

1. ブートディスクを作成する

1.1 画像ファイルのダウンロード

まず、Ubuntu 公式 Web サイトからシステム イメージをダウンロードします (または、直接 bing して対応するバージョンを検索します)。【Ubuntu公式サイト】

1.2 ブートディスクを作成する

この記事を参照してくださいhttps://blog.csdn.net/qq_21386397/article/details/129894803

  1. U ディスクを準備する必要があります (使用前に U ディスクの内容をバックアップしてください。起動ディスクの作成後に U ディスク内のファイルは消去されます)。
  2. rufus 公式 Web サイトまたはその他の Web サイトにアクセスして、前の手順でダウンロードしたイメージ ファイルを USB フラッシュ ドライブに書き込むためのソフトウェアをダウンロードします。
    公式ウェブサイト: rufus 公式ウェブサイト
    さらにダウンロードできるバージョン:他のバージョン
    github: github からダウンロード

    インストールは不要で、ダウンロード後直接使用できます
  3. ブートディスクを作成する

2. システムをインストールする

2.1 コンピュータを起動し、BIOS に入る

お使いのコンピューターのマザーボードに応じて BIOS に入る方法を確認してください。私の場合は、F2 または DEL を押してに入ります。
準備した起動ディスクを挿入してコンピュータの電源をオンにし、すぐに F2 を押して BIOS に入り、起動する起動ディスクを選択します。

2.2 インストールを開始する

(インストール中にスクリーンショットを撮るのを忘れたので、他の人のチュートリアルからいくつかの写真を引用しました)

  1. 正常に起動したら、インストール ブート インターフェイスに入り、言語を選択して、[Ubuntu のインストール] をクリックします。
    Ubuntuをインストールする

  2. 次にキーボードレイアウトを選択して続行します
    キーボードレイアウトを選択する

  3. ネットワークの選択
    ここに画像の説明を挿入します

    このステップではネットワークに接続しないことも選択できますが、ネットワークに接続すると、インストール中にさらに多くのものがダウンロードされるため、インストールが遅くなります。

  4. 通常のインストールを選択します
    ここに画像の説明を挿入します

  5. 設置方法

    このステップには多くのオプションがあります。図のようにインストールすることを選択すると、さまざまなパーティションが自動的に割り当てられてインストールされます。また、以下のその他のものを選択して手動でパーティションを分割することもできます。Yi が以前にシステムをインストールしたことがある場合、[元のシステム パーティションに従ってインストール、上書き] や [元のシステムと共存] などの他のオプションが表示されます。

    ここに画像の説明を挿入します

    手動パーティショニング以外の方法を選択した場合の解決策について詳しく説明します。

    インストールしたホストのハードディスクは 2T ですが、以前の習慣で efi、/boot、/、/home など必要なパーティションのみを分割しました。詳細は次のとおりです。

    パーティション名 パーティションの選択 ファイルシステムの種類 空間の大きさ 説明する
    efiシステムパーティション 論理パーティション XXX 2G efi は UEFI ブートであり、その機能はブート ブート パーティションと同じですが、ブート ブートはデフォルトで grub ブートになります。容量は2048MBで十分です
    /ブート 論理パーティション 内線4 1G程度 ブート パーティション、ソリッド ステート ドライブ用 1G=1024MB
    / 論理パーティション 内線4 200Gソリッドステートドライブ システムとソフトウェアの設置、つまりホームの取り付け以外のすべてがここに配置されるため、スペースが狭すぎることはできません。
    /家 論理パーティション 内線4 2T ソリッド ステート ドライブの全メモリ データや各種フォルダー、動画、ダウンロードなどの保存に使用されます。個人フォルダーに相当します。少し大きめのサイズを割り当てることをお勧めします。
  6. タイムゾーンを選択してください

    パーティション分割後、しばらく待つと以下の画面が表示されるので、タイムゾーンを選択するだけです。

    ここに画像の説明を挿入します

  7. ユーザー情報を入力してください

    ここに画像の説明を挿入します

    名前、コンピュータ名、ユーザー名、ユーザー パスワードを入力します。コンピューター名やユーザー名が長すぎると、システムを使用するときにユーザー名やコンピューター名を使用する必要がある場合 (非常に長い名前を入力する場合) に手間がかかるため、長すぎることはお勧めできません。

  8. インストールが完了するまで待ちます

    ここに画像の説明を挿入します

  9. システムを再起動します

    ここに画像の説明を挿入します

3. nvidiaグラフィックカードドライバーをインストールします

参考記事:Ubuntu18-22.04のインストールとnvidiaグラフィックカードドライバーのクリーンアンインストール - 超詳しくて一番簡単

1. 依存関係をインストールする

	sudo apt-get update   #更新软件列表
	sudo apt-get install g++
	sudo apt-get install gcc
	sudo apt-get install make

または

	sudo apt-get install build-essential gcc-multilib dkms
>如果遇到无法下载的情况,可能是因为安装完系统后源不可用,可以先更换国内镜像源后在进行本步骤(换源方法:[写给工程师的 Ubuntu 20.04 最佳配置指南](https://zhuanlan.zhihu.com/p/139305626) 第**2、3**步)

2.元のドライバーをアンインストールします

	sudo apt-get remove --purge nvidia*   # 或者nvidia-*

3.公式Webサイトから対応するドライバーをダウンロードします

ダウンロード後、nvidiaドライバーをmkdirドライバーなどの英語名のフォルダーに必ず入れてください 新しいフォルダー「ドライバー」を作成します 公式ウェブサイトのアドレス: Nvidiaドライバーのダウンロードアドレス 私のグラフィックカードは4090で、
公式ウェブ
サイト推奨されるドライバーのバージョンは 535.54.03 です。

ここに画像の説明を挿入します
ここに画像の説明を挿入します

4.ヌーボーを無効にする

sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf 或者(blacklist-nouveau.conf)

(gedit を使用せずに上記のコマンドを入力すると、エラーが報告されます。sudo apt-get install gedit で gedit をインストールすることも、gedit の代わりに nano を使用することもできます)

開いた blacklist.conf の最後に次の内容を追加し、テキストを保存して閉じます

blacklist nouveau
options nouveau modeset=0

ターミナルに次のコマンドを入力して更新します

sudo update-initramfs –u

アップデートが完了したらコンピュータを再起動します

sudo reboot

再起動後、ターミナルに次のコマンドを入力します。出力がなければ、nouveau は正常に無効化されています。

lsmod | grep nouveau

5. 現在の表示サーバーを停止します。

最も簡単な方法は、telinit コマンドを使用してランレベル 3 に変更することです。ターミナルに次の Linux コマンドを入力すると、ディスプレイ サーバーが停止します。

sudo telinit 3

通常、上記のコマンドを実行すると、システムは自動的にテキスト インターフェイス tty に入ります。
入力できない場合は、Ctrl + Alt + F1 ~ F6 (それぞれ tty1 ~ tty6 の入力に対応) を押して
、ユーザー名とパスワードを入力します。

6. テキスト インターフェイスで、X-window サービスを無効にします。

ターミナルに入力してください

sudo /etc/init.d/gdm3 stop或者(sudo service gdm3 stop)

7.ドライバーのインストール

cd コマンドを実行して、ドライバーが保存されているディレクトリに入り、コマンドを入力します (コマンド内のファイル名は、ダウンロードしたドライバーによって異なります)。

sudo chmod 777 NVIDIA-Linux-x86_64-535.54.03.run   #给你下载的驱动赋予可执行权限,才可以安装
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-535.54.03.run –no-opengl-files   #安装

インストール中に表示される可能性のあるオプション

質問 オプション
ディストリビューションが提供するプレインストール スクリプトが失敗しました。続行してもよろしいですか? はい
カーネル モジュール ソースを DKMS に登録しますか? これにより、後で別のカーネルをインストールした場合に、DKMS が新しいモジュールを自動的に構築できるようになります。 いいえ
Nvidia の 32 ビット互換ライブラリ? いいえ
nvidia-xconfigutility を実行して x 構成を自動的に更新し、x を再起動したときに NVIDIA x ドライバーが使用されるようにしますか? 既存の x コンファイルはすべてバックアップされます。 いいえ

上記の質問は書いた順番ではありませんでしたが、当時スクリーンショットがなかったので順番を忘れてしまいました。表の最後の質問には注意が必要です。他のチュートリアルでは、この質問に対して [はい] を選択しますが、システムのインストール プロセス中に [はい] を選択すると、再起動後にコンピュータが正常に起動できなくなります。そこで、ここで「いいえ」を選択したところ、再起動後は正常に起動できました。(Ubuntu20.04、グラフィックスカード4090)

8. グラフィカルインターフェイスを再起動します。

インストールが完了したら、グラフィカル インターフェイスに戻ります。

sudo init 5 

または

ctrl + alt + f7 

または

sudo service gdm3 restart

または、ターミナルに「reboot」と入力して再起動します。

9. グラフィックス カード ドライバーが正常にインストールされているかどうかをテストします。

端子入力:

	nvidia-smi

以下のようなインターフェイスが表示され、ドライバーが正常にインストールされたことが示されます。
ここに画像の説明を挿入します

4.CUDAのインストール

pytorch2を使用できるようにするために、ここではCUDA11.8バージョンをインストールしました。
参考チュートリアル: CUDA_11.8 インストール - Zhihu

1.公式サイトからCUDAをダウンロード

CUDA Toolkit 11.8 ダウンロード
ここに画像の説明を挿入します
画像内のオプションを選択すると、2 つのコマンドを取得できます。

2.CUDAをダウンロードする

前の手順で取得したコマンドをターミナルに入力し、runfile ファイルをダウンロードします。

	wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run

3. インストール

前のコマンドを実行して runfile ファイルをダウンロードした後、ファイルが配置されているパスに cd し、次のコマンドを実行して cuda をインストールします

sudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run

実行後、しばらく待つと以下の画面が表示されるので、
ここに画像の説明を挿入します
acceptと入力してEnterを押して続行します。
ここに画像の説明を挿入します

カーソルを Driver の位置まで上下に移動し、スペース ボタンを押して選択をキャンセルし、同じ操作で他の 3 つのオプションをキャンセルし、CUDA Toolkit 11.8 本体のみをインストールします (図を参照)。

引き続きカーソルを「オプション」に移動し、Enter キーを押して、インストール構成インターフェースに入ります (以下を参照)。

ここに画像の説明を挿入します

カーソルを「ツールキット オプション」に移動し、Enter キーを押して、CUDA のインストールおよび構成インターフェイスに入ります\

ここに画像の説明を挿入します

上に示したように、すべての複数選択オプション、特に /usr/local/cuda からシンボリック リンクを作成するオプションを削除します。インストール完了後、/usr/local/ 配下に cuda ソフトリンクディレクトリは生成されません。このソフト リンク ディレクトリは、インストール プロセス中に変更することはできません。複数のバージョンの CUDA をインストールすると、このソフト リンク ディレクトリは繰り返し上書きされ、CUDA の使用に不要な問題が発生します。

CUDA はデフォルトで /usr/local/ ディレクトリにインストールされます。通常、Change Toolkit のインストール パスを変更する必要はありませんただし、一般ユーザーがインストールする場合は、インストール パスをユーザーのホーム ディレクトリに設定する必要があります。カーソルを「ツールキットのインストール パスの変更」に移動し、Enter キーを押します。インストール パスを手動で変更した後、Enter キーを押してパス構成を終了します。インターフェース。

ここに画像の説明を挿入します

パスを変更する場合は、/home/username/app/cuda-11.8/ など、希望する場所に設定できます。

4. CUDA環境をセットアップする

前の手順で root ユーザーを使用してデフォルトのパスにインストールすることを選択した場合、通常のユーザー環境変数構成は次のようになります。

export PATH=/usr/local/cuda-11.8/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.8/lib64

一般ユーザーが自分のユーザーディレクトリにインストールした場合、環境変数の設定は次のようになります。

export PATH=/home/duyong/apps/cuda-11.8/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/home/duyong/apps/cuda-11.8/lib64

ユーザープロファイルをすぐに有効にする

source ~/.bashrc

CUDA が正常にインストールされているかどうかを確認する

nvcc -V

次のような出力があれば、インストールは成功しています。

nvcc: NVIDIA ® Cuda コンパイラー ドライバー
Copyright © 2005-2022 NVIDIA Coropration
Bulit on Wed_Jun__8_16:49:14_PDT_2022
Cuda コパイル ツール、リリース 11.7、V11.7.99
ビルド cuda_11.7.r11.7/compiler .31442593_0

インストール完了後に再起動する

5.CUDNNをインストールする

公式サイトのダウンロードアドレス:(要登録)

https://developer.nvidia.com/cudnn
ここに画像の説明を挿入します
ここに画像の説明を挿入します
ここに画像の説明を挿入します
クリックしてダウンロードします。ダウンロードが完了したら、ファイルを解凍し、現在のフォルダーでターミナルを開き、次のように入力します。

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp cuda/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*

この手順では、ファイルを指定された場所にコピーし、アクセス許可を付与します。

インストールが成功したかどうかを確認するには、次のように入力します。

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

インストールが成功すると、次の図のような出力が表示されます。
ここに画像の説明を挿入します

6.Anacondaをインストールする

参考:Ubuntu 20.04のインストールとAnaconda3の簡単な使い方

7.Pytorch2をインストールする

参考: Ubuntu に PyTorch をインストールするための詳細な手順

参考記事

  1. https://zhuanlan.zhihu.com/p/590877041
  2. https://blog.csdn.net/hwh295/article/details/113409389
  3. https://blog.csdn.net/Perfect886/article/details/119109380
  4. https://zhuanlan.zhihu.com/p/61255639
  5. https://blog.csdn.net/m0_50117360/article/details/108403586
  6. https://blog.csdn.net/KRISNAT/article/details/124068391

おすすめ

転載: blog.csdn.net/qq_43775794/article/details/131770933
おすすめ