CUDA, cuDNNをアップデート(Ubuntu 22.04 on MacBookPro 15" Late 2013)
PyTorch の新しいバージョンを試すために CUDA のバージョンを 10.1 から 10.2 にアップデートしました。現時点の構成は以下の通りです。
GPU | GeForce GT 750M (compute capability 3.0) |
---|---|
Display Driver | 418.113 (nvidia-smiによると470.129.06) |
CUDA | 10.2 |
cuDNN | 7.6.5 |
gcc, g++ | 8.5 |
以下、アップデート作業の記録です。
CUDA のアップデート
Nvidiaの以下のウェブサイトから、CUDA 10.2 のパッケージをダウンロードします。
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive/
私は、"CUDA Toolkit 10.2 (Nov 2019)"から先に進み、"Linux", "x86_64", "Ubuntu", "18.04", "deb (local)"を選択しました。ここで、以下の4個のデータをダウンロードします。
- cuda-repo-ubuntu1804-10-2-local-10.2.89-440.33.01_1.0-1_amd64.deb
- cuda-repo-ubuntu1804-10-2-local-p1-_10.2.1-1_amd64.deb
- cuda-repo-ubuntu1804-10-2-local-p2-_10.2.2-1_amd64.deb
- cuda-ubuntu1804.pin
インストールの前に古い CUDA, cuDNN を削除します。
$ sudo apt remove --purge '*cudnn*' $ sudo apt remove --purge '*cuda*' $ sudo apt autoremove $ sudo apt autoclean $ sudo reboot
インストール作業を進めます。Display Driver の更新は不要なので、"sudo apt-get -y install cuda"の代わりに"sudo apt-get -y install cuda-toolkit-10-2"を実行します。
$ sudo cp cuda-ubuntu1804.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600 $ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804-10-2-local-10.2.89-440.33.01_1.0-1_amd64.deb $ sudo apt-key add /var/cuda-repo-10-2-local-10.2.89-440.33.01/7fa2af80.pub $ sudo apt-get update $ sudo apt-get -y install cuda-toolkit-10-2 $ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804-10-2-local-p1-_10.2.1-1_amd64.deb $ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804-10-2-local-p2-_10.2.2-1_amd64.deb
".bashrc" などのパス設定を確認します。
export CUDA_PATH=/usr/local/cuda export PATH="$PATH:/usr/local/cuda/bin" export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64"
nvcc -V を実行すると、バージョン等が表示されます。
$ nvcc -V nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation Built on Wed_Oct_23_19:24:38_PDT_2019 Cuda compilation tools, release 10.2, V10.2.89
CUDA のサンプルプログラムをコピーして make、実行してみます。
$ cuda-install-samples-10.2.sh ./
サンプルのコンパイルには、gcc-8 シリーズが必要です。gcc-8.5 のインストール作業は、以下の記事にあります。
Nvidia Driver, CUDA, cuDNN, gcc, g++のインストール(Ubuntu 22.04 on MacBookPro 15" Late 2013) - Note to Self by notekunst
cuDNN のアップデート
Nvidia の以下のページから、cuDNN 7.6.5 のパッケージをダウンロードします。メンバー登録が必要です。
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
CUDA 10.2 用の cuDNN 7.6.5 の3つのファイルをダウンロードします。
- libcudnn7_7.6.5.32-1+cuda10.2_amd64.deb
- libcudnn7-dev_7.6.5.32-1+cuda10.2_amd64.deb
- libcudnn7-doc_7.6.5.32-1+cuda10.2_amd64.deb
インストール作業を進めます。
$ sudo dpkg -i libcudnn7_7.6.5.32-1+cuda10.2_amd64.deb $ sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.6.5.32-1+cuda10.2_amd64.deb $ sudo dpkg -i libcudnn7-doc_7.6.5.32-1+cuda10.2_amd64.deb
cuDNN のサンプルプログラムをコピーして make、実行してみます。
$ cp -r /usr/src/cudnn_samples_v7 ./
以下のツールをインストールすると、CUDA, cuDNN のいろいろなサンプルをコンパイルできます。
$ sudo apt install libvulkan1 libvulkan-dev vulkan-tools $ sudo apt install libglfw3 libglfw3-dev libglfw3-doc
CUDA, cuDNN のいろいろなサンプルがうまく動作しました。
次は、PyTorch を試そうと思います。