web-dev-qa-db-ja.com

Ubuntu 18.04にCUDAをインストールするにはどうすればよいですか？

Ubuntu 18.04にCUDAをインストールするためのチュートリアルはありますか？

17.04および16.04のNvidia Webサイトの手順は、18.04では機能しません。

再起動してからインストーラーを再実行するよう指示するメッセージが表示されます。しかし、これを行うと、同じメッセージが再び表示されます。

nvidiacuda18.04
59
Gabs

Ubuntu 18.04にCUDA 9.1をインストールしましたが、非常にうまく動作します。

ただし、デフォルトのgcc、g ++を変更し、.debファイルの代わりに.runファイルを使用する必要があります。

  1. gcc-6、g ++-6をインストールします（CUDAにはgcc-6が必要です！）
  2. / usr/binにルート、rm gcc、gcc-ar、gcc-nm、gcc-ranlib g ++、そしてln -s gcc-6 gccとして; ln -s gcc-ar-6 gcc-ar; ln -s gcc-nm-6 gcc-nm; ln -s gcc-ranlib-6 gcc-ranlib;およびln -s g ++-6 g ++
  3. .runファイルを使用してCUDAをインストールします。ドライバーが大きくない場合があります。代わりに、最新のドライバーをインストールしてください（必要に応じて、NVIDIAからNVIDIA-Linux-xxxxxxx.runをダウンロードしてください）。

それで全部です。

.debファイルを使用してインストールしようとしましたが、パッケージの競合が発生するため、方法を変更しました。

楽しめ！！

19
Dae-Chul Jo 조대철

端末では、次を入力：

Sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa

Sudo apt update

Sudo ubuntu-drivers autoinstall

再起動

Sudo apt install nvidia-cuda-toolkit gcc-6

nvcc --version

gtx970グラフィックカードとUbuntu 18.04の新規インストールがあります

これは私のために働いた

94
eromod

マルチバースリポジトリを有効にし、nvidiaドライバーとnvidia-cuda-toolkitおよびgcc6をインストールします（バージョンを簡単に切り替えるためにupdate-alternativesを使用することが望ましい）：

  1. ソフトウェアとアップデートで、制限付きリポジトリとマルチバースリポジトリを選択します
  2. ソフトウェアとアップデートの[追加ドライバー]タブで、NVIDIA独自のドライバー（CUDA 9の場合は390）を選択します。
  3. Sudo apt update && Sudo apt install nvidia-cuda-toolkit、またはubuntuソフトウェアセンターからインストールします。
  4. CUDAにはgcc6が必要です。update-alternativesを使用して、gcc7とgcc6の両方を here のように維持します。

あるいは、Taylorの instructions に従うことができます：

  1. 独自のNVIDIAドライバーをインストールした後、サイトからCUDA 9インストールをダウンロードします（Ubuntuに17.04ランファイルバージョンを取得します）
  2. ダウンロードしたファイルをSudo chmod +xで実行可能にします
  3. --overrideフラグで実行します
  4. 契約条件に同意し、サポートされていない構成でインストールする場合は「はい」、「Linux-x86_64 384.81用のNVIDIA Accelerated Graphics Driverをインストールしますか？」 新しいドライバーのインストールに同意しないことを確認してください。
  5. Gcc6の使用については上記を参照してください

2番目の方法には、アップグレードや削除がそれほど簡単ではないという欠点があります。

12
Mr.WorshipMe

上記の答えは、NVidiaドライバーサブシステム全体がなくてもシステムから離れてしまうように見えるため、適格かどうか疑問です。私はおそらくCudaがドライバーを引き込まない理由を推測できますが、おそらくそうでない方がいいでしょう。また、どちらが最新のドライバーを取得するのに適切な方法であるかわかりませんが、現時点ではこれがそれを行うようです：

Sudo apt-get install nvidia-driver-390

5
Hayvan M

CUDAツールキットは最終的にリリースしました 18.04 ubuntuサポート

4
FlyingZipper

これは私がやったことです。私がおそらくしなければならないかもしれない余分なものが追加されるかもしれませんが、とにかくそれを含めるつもりです。

最初にppaリポジトリドライバーを入手します。 （ログインループが死ぬ危険性がある場合を除き、インストール前にこれが必要だと思います）。

Sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
Sudo apt-get update

次に、最新のドライバーをインストールします。 [追加ドライバ]タブで、ソフトウェアと更新と呼ばれるほとんどの部分でGUIアップデータを使用します。現在、nvidiaドライバー396が利用可能です。

G ++-6とgcc-6を入手してください。 （必須）

Sudo apt install g++-6
Sudo apt install gcc-6

Nvidia-cuda-toolkitを使用してみることができますが、ライブラリへのパスは私には馴染みがありませんでした。私はそれを台無しにしたくありませんでした。

（おそらくこれをスキップしますが、他のものが問題を与えている場合はそれに行きます）

Sudo apt install nvidia-cuda-toolkit

最終的に、Ubuntu 17.04の9.1実行ファイルをインストールしました。ダウンロードしてください。ファイルを実行可能としてマークします（デスクトップでファイルを右クリックします）。ターミナルに入って入れてください。 （必須）

./cuda_9.1.85_387.26_linux.run --override

新しいgccコンパイラを使用してインストールします。それはあなたにたくさんの質問をするでしょう、そして、彼らにすぐに答えて欲しいでしょう。

サポートされていない構成に対してはいと答えます。

Nvidiaドライバーにはありません。

はい-ツールキットに

デフォルトのインストール場所を使用しました

それがインストールされたら、パスを設定してください。実行ファイルもリマインダーを提供します。また、nvidiaのドキュメントには、何をエクスポートするかが記載されています。

echo 'export PATH=/usr/local/cuda-9.1/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bash.rc
source ~/.bashrc

最後に、gcc-6およびg ++-6へのsimlinksをセットアップする必要があります。そうしないと、独自のコードのコンパイル時に警告が表示されます（必須）。

Sudo ln -s /usr/bin/gcc-6 /usr/local/cuda/bin/gcc
Sudo ln -s /usr/bin/g++-6 /usr/local/cuda/bin/g++

システムを再起動します。 （必須）

3
Derek Stinson

16.04に対する私の答え がどうなるか見てみましょう：

  1. CUDAをダウンロード Ubuntu 17.10（runfile local）- TensorflowはCUDA 9.0を推奨 - CUDA 9.2はtfでは動作しないようです
  2. CUDA要件をインストールします（以下のセクションを参照）
  3. Sudo sh cuda_7.5.18_linux.runを実行します
  4. コマンドラインプロンプトに従います。

次のステップ： cuDNNのインストール

CUDA 9.2

$ nvidia-smi
Fri Jun  8 18:09:24 2018       
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 390.48                 Driver Version: 390.48                    |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  GeForce 940MX       Off  | 00000000:02:00.0 Off |                  N/A |
| N/A   72C    P0    N/A /  N/A |    512MiB /  2004MiB |     90%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |
|=============================================================================|
|    0      1031      G   /usr/lib/xorg/Xorg                           276MiB |
|    0      3072      G   ...-token=0F06A89A68C1B8739F1AB9EF1C5654F9   232MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+

$ nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2018 NVIDIA Corporation
Built on Wed_Apr_11_23:16:29_CDT_2018
Cuda compilation tools, release 9.2, V9.2.88

警告：ディスプレイドライバーをインストールしないでください！ （少なくとも、Thinkpad T460pでは動作しませんでした）

Tf用のCUDA 9.0

$ nvidia-smi
Sat Jun  9 08:55:30 2018       
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 390.48                 Driver Version: 390.48                    |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  GeForce 940MX       Off  | 00000000:02:00.0 Off |                  N/A |
| N/A   68C    P0    N/A /  N/A |    595MiB /  2004MiB |     91%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |
|=============================================================================|
|    0      1036      G   /usr/lib/xorg/Xorg                           350MiB |
|    0      2531      G   ...-token=FA7CF967F32AD2277A4B0EA78D1CB8D4   241MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+

そして

$ nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2017 NVIDIA Corporation
Built on Fri_Sep__1_21:08:03_CDT_2017
Cuda compilation tools, release 9.0, V9.0.176

CUDAの要件

$ Sudo apt-get install gcc-6 g++-6
$ Sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-6 50
$ Sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-6 50

で確認

$ gcc -v
Using built-in specs.
COLLECT_GCC=gcc
COLLECT_LTO_WRAPPER=/usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/6/lto-wrapper
Target: x86_64-linux-gnu
Configured with: ../src/configure -v --with-pkgversion='Ubuntu 6.4.0-17ubuntu1' --with-bugurl=file:///usr/share/doc/gcc-6/README.Bugs --enable-languages=c,ada,c++,go,d,fortran,objc,obj-c++ --prefix=/usr --with-as=/usr/bin/x86_64-linux-gnu-as --with-ld=/usr/bin/x86_64-linux-gnu-ld --program-suffix=-6 --program-prefix=x86_64-linux-gnu- --enable-shared --enable-linker-build-id --libexecdir=/usr/lib --without-included-gettext --enable-threads=posix --libdir=/usr/lib --enable-nls --with-sysroot=/ --enable-clocale=gnu --enable-libstdcxx-debug --enable-libstdcxx-time=yes --with-default-libstdcxx-abi=new --enable-gnu-unique-object --disable-vtable-verify --enable-libmpx --enable-plugin --enable-default-pie --with-system-zlib --with-target-system-zlib --enable-objc-gc=auto --enable-multiarch --disable-werror --with-Arch-32=i686 --with-abi=m64 --with-multilib-list=m32,m64,mx32 --enable-multilib --with-tune=generic --enable-checking=release --build=x86_64-linux-gnu --Host=x86_64-linux-gnu --target=x86_64-linux-gnu
Thread model: posix
gcc version 6.4.0 20180424 (Ubuntu 6.4.0-17ubuntu1)
2
Martin Thoma

CUDAインストールの私自身の経験。 Ubuntu 18.04でテスト済み。仕事：

  • Palit GeForce GTX 1080 Ti GameRock 11GB GDDR5X [NEB108TT15LC-1020G]のグラフィカルドライバーをインストールします。
  • すべてのユーザーにCUDAライブラリをインストールします。

関連リンク：

NVIDIAドライバーのインストール

NVIDIA Webサイトにアクセスします- https://www.nvidia.com/Download/index.aspx から、GPUの最新ドライバーを入手します。私の場合、次のとおりです。

Product Type: GeForce
Product Series: GeForce 10 Series
Product: GeForce GTX 1080 Ti
Operating System: Linux 64-bit
Language: English (US)
Press <SEARCH> button and check that founded driver is supporting your GPU
in "SUPPORTED PRODUCTS" tab.

ダウンロードしてください。私の場合、ファイル名はNVIDIA-Linux-x86_64-410.78.runです

# Change permission to run and execute it
Sudo chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-410.78.run

# Before installation install gcc and make packages:
Sudo apt install gcc
Sudo apt install make

テキストモードでドライバーのインストールを実行することをお勧めします。テキストモードの場合は、<Ctrl>+<Alt>+<F3>を押してコンソールにログインします。

ほとんどの場合、以前にインストールしたNouveauというグラフィカルドライバーに問題があります。

# Remove Nouveau driver
Sudo apt –purge remove xserver-xorg-video-nouveau
# Remove previously installed NVIDIA driver
Sudo apt purge nvidia*

# Execute file and answer the questions during installation
Sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-410.78.run

# Reboot Ubuntu
Sudo reboot

# To check if installation is successful
nvidia-smi

Nvidiaドライバーのターミナル出力が表示されます： enter image description here

# Check again
lsmod | grep nouveau  # should be zero output
lsmod | grep nvidia   # should be non-zero output

# Another check. {tab} means you should press <Tab> button on your keyboard.
cat /proc/driver/nvidia/gpus/{tab}/information

GPUの正しいモデルが表示されるはずです： enter image description here

すべてのユーザーにCUDAライブラリをインストールする

# Install gcc, kernel headers and development libraries
Sudo apt install gcc-6 g++-6 linux-headers-$(uname -r) freeglut3-dev libxmu-dev libpcap-dev

CUDAツールキットをダウンロードします- https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 選択：Linux, x86_64, Ubuntu, 18.04, runfile (local)。

2.0 GBファイルをダウンロード：cuda_10.0.130_410.48_linux.run

# Change permissions and run it
Sudo chmod +x cuda_10.0.130_410.48_linux.run
Sudo ./cuda_10.0.130_410.48_linux.run

If installation is successful, your should see the following output:
===========
= Summary =
===========

Toolkit: Installed in /usr/local/cuda-10.0
Samples: Not Selected

Please make sure that
 - PATH includes /usr/local/cuda-10.0/bin
 - LD_LIBRARY_PATH includes /usr/local/cuda-10.0/lib64, or, add /usr/local/cuda-10.0/lib64 to /etc/ld.so.conf and run ldconfig as root

システム上のすべてのユーザー（およびアプリケーション）のCUDA環境を構成するには、2つのファイルを作成します（Sudoと選択したテキストエディターを使用します）

# Create file cuda.sh
Sudo touch /etc/profile.d/cuda.sh
# Open cuda.sh file
Sudo nano /etc/profile.d/cuda.sh
# Add content to the file
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
export CUDADIR=/usr/local/cuda

# Also create file cuda.conf
Sudo touch /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf
# Open cuda.conf file
Sudo nano /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf
# Add content to the file
/usr/local/cuda/lib64

# Restart ldconfig
Sudo ldconfig

# Create symbolic links to GCC6 in the CUDA bin folder.
Sudo ln -s /usr/bin/gcc-6 /usr/local/cuda-10.0/bin/gcc
Sudo ln -s /usr/bin/g++-6 /usr/local/cuda-10.0/bin/g++

# Test CUDA by building the examples
# Copy the CUDA samples source directory to someplace in your home directory
# Go to the directory with the samples and run:
make -j4

# There could be compilation error for the samples
# Error: cannot find -lGL
# I was able to fix it by following the instructions in this link:
# http://techtidings.blogspot.com/2012/01/problem-with-libglso-on-64-bit-ubuntu.html (the final two commands)
Sudo rm /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libGL.so
Sudo ln -s /usr/lib/libGL.so.1 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libGL.so
0
foo bar