ウェブサイト検索

GPUアクセラレーションのためのCUDAとcuDNNのインストールに関するステップバイステップガイド


紹介

GPUアクセラレーションは、深層学習、科学計算、機械学習に革命をもたらし、従来のCPU計算に対して性能を向上させました。

このガイドでは、GPU用のCUDAとcuDNNをインストールする方法を示しており、ニューラルネットワークのトレーニング、大規模データ分析、複雑なシミュレーションなどのタスクを可能にします。

互換性の考慮事項、トラブルシューティングのアドバイス、スムーズなCUDA用GPUセットアップを確保するためのベストプラクティスについて話し合います。

このガイドに従うことで、GPUの全機能を活用し、より迅速で効率的な計算プロセスを実現できます。

前提条件

いくつかの概念にしっかりとした基盤を持つことは、このガイドの理解を深めるでしょう。

  • 基本的なコンピュータースキル: WindowsまたはLinuxに関係なく、OSを操作し、ファイル管理に関連する基本的なタスクを完了する能力。
  • コマンドラインツールに対する親しみ<&47;strong>
  • GPUの理解:<&47;strong> GPUの一般的な理解と、特に並列処理や機械学習への応用に関するCPUに対する利点。
  • 機械学習&47;深層学習の基本理解:<&47;strong> TensorFlowやPyTorchなどの人気のあるフレームワークに精通し、モデルのトレーニングを加速するためにGPUを活用すること。
  • プログラミングの基礎:<&47;strong> インストールとフレームワークの設定を確認するためのコードスニペットが含まれているため、Pythonのような言語の経験が必要です。
  • システムアーキテクチャの理解:システムが64ビットであるかどうかを認識し、ドライバー、ライブラリ、ソフトウェア依存関係の違いを理解すること。
  • 環境変数の理解:ソフトウェアを構成するためには、環境変数(例えば、PATHやLD_LIBRARY_PATH)を設定する基本的な理解が重要です。

CUDAとcuDNNとは何ですか

CUDA(コンピュート・ユニファイド・デバイス・アーキテクチャ)は、NVIDIAによって作成された画期的な並列計算プラットフォームです。プログラマーや研究者にNVIDIA GPUの仮想命令セットへの直接アクセスを提供します。CUDAは、AIモデルのトレーニング、大規模データセットの処理、科学的シミュレーションの実施などの複雑な操作の効率を向上させます。

cuDNN<&47;strong>(CUDA深層ニューラルネットワークライブラリ)は、深層ニューラルネットワークのための基本的な構成要素を提供する専門的なGPU加速ライブラリです。これは、畳み込みニューラルネットワーク、再帰型ニューラルネットワーク(RNN)、およびその他の複雑な深層学習アルゴリズムのための高性能コンポーネントを提供するように設計されています。cuDNN<&47;strong>を実装することで、TensorFlowやPyTorchなどのフレームワークは最適化されたGPUパフォーマンスを活用できます。

要するに、NVIDIAのCUDAインストール<&47;strong>はGPUコンピューティングの基盤を築き、cuDNNは<&47;strong>深層学習のための特化したリソースを提供します。この組み合わせにより、従来のCPUでは数日または数週間かかるタスクに対して、驚異的なGPU加速が可能になります。

システム要件と準備

NVIDIA CUDAのインストール<&47;strong>またはcuDNNのインストール手順<&47;strong>を開始する前に、システムが以下の要件を満たしていることを確認してください。

  • CUDA対応のNVIDIA GPU: あなたのGPUがNVIDIAのCUDA対応GPUのリストに含まれているか確認してください。最近のほとんどのNVIDIA GPUはCUDAをサポートしていますが、確認することをお勧めします。
  • Linuxを使用している場合は、ターミナルを起動し、lspci | grep -i nvidia<&47;code>を実行してGPUを特定します。その後、NVIDIAの公式サイトでCUDAの互換性を確認してください。
  • 十分なディスクスペース:CUDA、cuDNN、および必要なドライバーのセットアップには、数ギガバイトのストレージが必要になる場合があります。最低でも5〜10GBの空きディスクスペースが必要です。
  • 管理者権限: WindowsおよびUbuntuへのインストールには、管理者またはsudo権限が必要です。
  • NVIDIA GPUドライバー:最新のドライバーをマシンにインストールする必要があります。これはCUDAのインストールプロセスに含まれることが多いですが、NVIDIAのウェブサイトから直接最新のドライバーを確認することをお勧めします。

GPUの能力をより深く理解するために、H100を使用したNvidia CUDAに関する記事を探ってみてください。

WindowsにCUDAとcuDNNをインストールする

このセクションでは、WindowsシステムにCUDAとcuDNNをインストールするための詳細なガイドを提供します。

ステップ1:GPUの互換性を確認する

GPUモデルを特定し、それがCUDAと互換性があるかどうかを確認するには、スタートメニューを右クリックし、デバイスマネージャーを選択し、次にディスプレイアダプターセクションを展開してNVIDIA GPUを見つけます。見つけたら、NVIDIA CUDA対応GPUリストに移動して、特定のGPUモデルがGPUアクセラレーションのためにCUDAをサポートしているかどうかを確認します。

ステップ2:NVIDIA GPUドライバーをインストールする

最新のNVIDIAドライバーをダウンロードしてセットアップするには、NVIDIAドライバーダウンロードセクションに移動し、GPUとWindowsのバージョンに適したドライバーを選択します。次に、ダウンロードしたインストーラーを実行し、画面の指示に従ってください。ドライバーをインストールした後は、変更を適用するためにシステムを再起動してください。

ステップ3:CUDA Toolkitをインストールする

まず、CUDA Toolkit Archive<&47;strong>にアクセスし、プロジェクトのニーズに合ったバージョンを選択します。“GPU 2021にCUDAとcuDNNをインストールする方法<&47;strong>”<&47;strong>のようなガイドラインを使用している場合、以前のフレームワークとの互換性を維持するために、その時期のバージョンを選択するのが賢明かもしれません。

あなたは、通常x86_64のアーキテクチャを持つWindowsなどのオペレーティングシステムを選択します。また、Windows 10または11のいずれかのWindowsバージョンを指定します。

選択後、ローカルの .exe インストーラーまたはネットワークインストーラーのいずれかをダウンロードできます。次に、ダウンロードしたインストーラーを実行し、インストールのプロンプトに従って進めます。このプロセス中に、包括的な開発環境を構築するために、CUDA Toolkit、サンプルプロジェクト、ドキュメントなどのすべての必須コンポーネントを選択することを確認してください。

インストーラーは、必要なファイルをデフォルトディレクトリにコピーします:C:&92;&92;Program Files&92;&92;NVIDIA GPU Computing Toolkit&92;&92;CUDA&92;&92;vX.X<&47;code>。この場合、X.X<&47;em>は、インストールしているCUDAの特定のバージョンを表します。

最後に、インストーラーは一般的に環境変数を自動的に管理しますが、それらを確認することが重要です。コマンドプロンプトを開き、次のコマンドを実行して、CUDA\_PATHとPATH変数が正しいCUDAディレクトリを指していることを確認してください。

*echo %CUDA\_PATH%*    
*echo %PATH%*

ステップ4:WindowsにcuDNNをダウンロードしてインストールする

  • NVIDIA開発者として登録する:<&47;strong> アクセスするには、cuDNNのダウンロードにアクセスするためにNVIDIA開発者ウェブサイトでアカウントを設定する必要があります。
  • 互換性の確認:cuDNNのバージョンがインストールされているCUDAのバージョンと一致していることを確認することが重要です。たとえば、CUDA 11.8がある場合は、CUDA 11.8をサポートしていることを示すcuDNN 8ビルドを特に探してください。

インストーラーを使用する

Windows用のcuDNNインストーラーをダウンロードし、画面の指示に従って実行します。インストール中は、好みに応じてエクスプレスまたはカスタムインストールを選択してください。

手動インストール

ダウンロードしたファイルの圧縮を解除して手動インストール用に一時フォルダーに置いてください。その後、コピーします:

bin\\cudnn\*.dll to C:\\Program Files\\NVIDIA\\CUDNN\\vx.x\\bin,
include\\cudnn\*.h to C:\\Program Files\\NVIDIA\\CUDNN\\vx.x\\include,
lib\\x64\\cudnn\*.lib to C:\\Program Files\\NVIDIA\\CUDNN\\vx.x\\lib.

「x.x」をあなたのバージョン番号に置き換えてください。

最後に、cuDNNの実行ファイルに正しくアクセスできるように、システムのPATH変数を更新し、C:&92;&92;Program Files&92;&92;NVIDIA&92;&92;CUDNN&92;&92;vx.x&92;&92;bin<&47;code>を追加してください。

検証

cuDNNファイルが正しく配置されていることを確認するために、フォルダーの内容をチェックしてください。binディレクトリにはファイルがあり、includeディレクトリにはヘッダーファイルがあります。

ステップ5:Windowsの環境変数

CUDAインストーラーは通常、環境変数を自動的に管理しますが、すべての設定が正確であることを確認することは賢明です。

  1. システムのプロパティを開く<&47;strong>

    • このPC(またはコンピュータ)を右クリックし、プロパティを選択します。
    • 詳細システム設定に移動し、次に環境変数をクリックします。
  2. CUDA_PATHを確認してください

    • システム変数とラベル付けされたセクションで、CUDA_PATHを検索します。
    • 次のように指示する必要があります:C:&92;&92;Program Files&92;&92;NVIDIA GPU Computing Toolkit&92;&92;CUDA&92;&92;vX.X<&47;code>。X.XをインストールされているCUDAのバージョン(例:v11.8)に置き換えてください。
  3. パス変数<&47;strong>

    同じセクションのシステム変数<&47;strong>の下で、Pathを見つけて選択します。

    次のディレクトリが含まれていることを確認してください:C:&92;&92;Program Files&92;&92;NVIDIA GPU Computing Toolkit&92;&92;CUDA&92;&92;vX.X&92;&92;bin<&47;code>。また、次の場所も見つかるかもしれません:C:&92;&92;Program Files&92;&92;NVIDIA GPU Computing Toolkit&92;&92;CUDA&92;&92;vX.X&92;&92;libnvvp<&47;code>。そこにない場合は、手動で追加してシステムがCUDA実行ファイルを見つけられるようにしてください。

  4. 必要に応じてcuDNNを追加する<&47;strong>

    一般的に、cuDNNファイルを適切なCUDAフォルダー(bin、include、lib)にコピーするだけで十分です。cuDNNを別の場所に保管する場合は、そのフォルダーパスをPath変数に追加して、WindowsがcuDNNライブラリを見つけられるようにします。

UbuntuにCUDAをインストールする

このセクションでは、UbuntuシステムにCUDA Toolkitをインストールする方法を示します。リポジトリの設定、GPGキーの検証、およびパッケージのインストールについて説明します。

ステップ1:必要なパッケージをインストールする

curl<&47;code>がシステムにインストールされていることを確認してください。

sudo apt update
sudo apt install curl

ステップ2:NVIDIAドライバーをインストールする

CUDAをインストールする前に、適切なNVIDIAドライバーがインストールされていることが重要です。そのためには:

sudo ubuntu-drivers autoinstall

次に、ドライバーのインストール後にシステムを再起動することを確認してください。

sudo reboot

ステップ3:NVIDIA GPGキーを追加する

NVIDIAリポジトリからのパッケージの信頼性を確保するために、NVIDIA GPGキーを追加してください。

curl -fsSL https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/3bf863cc.pub | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-cuda-keyring.gpg

curl -fsSL https:&47;&47;developer.download.nvidia.com&47;compute&47;cuda&47;repos&47;ubuntu2204&47;x86_64&47;3bf863cc.pub<&47;code> コマンドは、指定されたURLから公開鍵を取得するためにcurlを使用します。含まれているフラグは次のとおりです。

  • -f: サーバーエラーが発生した場合は、静かに失敗します。
  • -s: サイレントモードで操作します(進行状況インジケーターやエラーノーティフィケーションは表示されません)。
  • -S: -sが使用されたときにエラーノーティフィケーションを表示します。
  • -L: リダイレクトに従う。

| sudo gpg --dearmor -o &47;usr&47;share&47;keyrings&47;nvidia-cuda-keyring.gpg<&47;code> セグメントは、curl ディレクティブからの出力を gpg<&47;code> に渡し、キーを ASCII からバイナリ形式に変換して選択した場所に保存します。sudo コマンドは、必要な権限があることを保証します。

生成されたバイナリキーは&47;usr&47;share&47;keyrings&47;nvidia-cuda-keyring.gpg<&47;code>に保存され、UbuntuシステムがNVIDIAのCUDAリポジトリからパッケージの整合性を確認できるようにします。

ステップ4:CUDAリポジトリを追加する

あなたのUbuntuバージョンに対応するCUDAリポジトリを組み込みます。例えば、Ubuntu 22.04の場合、次のコマンドを実行できます:

echo "deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-cuda-keyring.gpg] https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/ /" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/cuda-repository.list
  • このコマンドは、リポジトリのURLとパッケージ署名のためのキーリングを示す行を設定します。
  • | *sudo tee /etc/apt/sources.list.d/cuda-repository.list: このコマンドは、echoからの出力をteeに送信し、指定されたファイルに書き込むか、存在しない場合は作成します。sudoは、システムファイルを変更する権限があることを保証します。

異なるUbuntuバージョンのための多くのリポジトリタグがあり、異なるUbuntuバージョン(例:ubunt4やubuntu1804)を使用する場合は、必要に応じてURLを調整できます。

ステップ5:パッケージリポジトリを更新する

今、新しいリポジトリを含めるためにパッケージリストを更新できます:

sudo apt update

これにより、UbuntuはNVIDIA CUDAリポジトリからパッケージを認識し、取得できることが保証されます。

ステップ6:CUDA Toolkitをインストールする

次のコマンドでCUDA Toolkitをインストールします:

sudo apt install cuda

このコマンドは、コンパイラやライブラリを含むGPUアクセラレーションに必要なすべてのCUDAコンポーネントをインストールします。これは最新のCUDAバージョンをインストールすることに注意することが重要です。特定のバージョンを探している場合は、sudo apt install cuda-11-814<&47;code>のように指定する必要があります。

ステップ7:環境変数を設定する

新しいターミナルセッションを開くたびにCUDAが利用可能であることを確認するために、これらの行を~/.bashrcファイルに追加してください。

export PATH=/usr/local/cuda/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

最初の行は、&47;usr&47;local&47;cuda&47;bin<&47;code>をPATHの先頭に配置し、nvccコンパイラを利用可能にします。

2行目は&47;usr&47;local&47;cuda&47;lib64<&47;code>をLD_LIBRARY_PATHに追加し、システムがCUDAライブラリを見つけるのを助けます。特定のパスはインストールされているCUDAのバージョンによって異なります。

注意: .bashrcファイルは、ホームディレクトリ内にある隠しシェルスクリプトで、Bashシェル内で新しい対話型ターミナルセッションを開始するたびに実行されます。環境変数、エイリアス、関数など、環境を設定するためのコマンドが含まれており、ターミナルを起動するたびにシェルの動作をカスタマイズおよび管理します。

最後に、新しい環境変数がすぐに有効になるように、.bashrc<&47;code>を再読み込みしてください:

source ~/.bashrc

ステップ8:検証

CUDAが正常にインストールされたことを確認してください:

nvcc --version

CUDAが正しくインストールされていれば、このコマンドはインストールされたCUDAのバージョンを表示します。

これらの手順を完了することで、UbuntuにCUDAを正常にインストールし、必要な環境変数を設定し、GPUアクセラレーションアプリケーションのためにシステムを準備しました。

UbuntuにcuDNNをインストールする

NVIDIAのパッケージマネージャーサポートのおかげで、LinuxにcuDNNをインストールするのが簡素化されました。ここでは、推奨されるパッケージマネージャー方式(Ubuntu/Debianシステム用)と、特定のディストリビューションにパッケージが利用できない場合の手動インストールプロセスを概説した簡単なガイドを示します。

注意:パッケージマネージャーがあなたのLinuxディストリビューションで利用可能な場合、それが最も簡単で管理しやすいオプションとなる傾向があります。また、手動インストールを行う際は、cuDNNが既存のCUDA構成と問題なく動作するように、ファイルパス、バージョン、権限に注意を払ってください。

ステップ1:cuDNNをダウンロードする

  1. 公式のNVIDIA cuDNNダウンロードページに行ってください。
  2. NVIDIA開発者アカウントにサインインしてください(まだお持ちでない場合は作成してください)。
  3. インストールされているCUDA<&47;strong>バージョンに対応するcuDNNバージョン<&47;strong>を選択してください。
  4. 手動でインストールするつもりなら、Linuxパッケージ<&47;strong>(通常は.tar.xzファイルとして提供されます)をダウンロードしてください。パッケージマネージャーを使用する場合は、バージョン文字列に注意してください。

ステップ2:cuDNNをインストールする

オプションA:パッケージマネージャーを使用する

UbuntuまたはDebianベースのディストリビューションの場合、NVIDIAはaptを介してcuDNNをインストールすることを推奨しています。

sudo apt-get install libcudnn8=8.x.x.x-1+cudaX.X
sudo apt-get install libcudnn8-dev=8.x.x.x-1+cudaX.X
  • 8.x.x.x をダウンロードした実際の cuDNN バージョンと交換します。
  • X.XをインストールされているCUDAバージョンに合わせて置き換えます(例えば、cuda11.8)。

オプションB:手動インストール

パッケージマネージャーが利用できないか、あなたのディストリビューションでサポートされていない場合は、まずこのコマンドを使用してアーカイブを抽出してください。

tar -xf cudnn-linux-x86_64-x.x.x.x_cudaX.X-archive.tar.xz

x.x.x.x<&47;code>(cuDNNバージョン)およびX.X<&47;code>(CUDAバージョン)を、アーカイブの名前に記載されているバージョンに対応させて更新してください。

次に、以下のコマンドを使用してcuDNNファイルをコピーします:

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*

この一連の指示は、cuDNNヘッダーファイル(cudnn\*.h<&47;code>)をCUDAのinclude<&47;em>フォルダーにコピーし、cuDNNライブラリファイル(libcudnn\<&47;code>)をCUDAライブラリフォルダーにコピーします。&92;-P<&47;code>オプションを使用することで、このコピー中にシンボリックリンクが維持されます。chmod a+r<&47;code>は、これらのファイルに対してすべてのユーザーに読み取り権限を付与し、システム全体でアクセス可能であることを保証します。

ステップ3:共有ライブラリキャッシュを更新する

パッケージマネージャーを使用してインストールしたか、手動でファイルをコピーしたかに関係なく、システムのライブラリキャッシュを更新することが重要です。

sudo ldconfig

このステップは、オペレーティングシステムが新しく追加されたcuDNNライブラリを認識することを保証します。

ステップ4:インストールを確認する

cuDNNが正しくインストールされているか確認するには、cudnn.h<&47;code>でバージョンの詳細を確認できます。

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

このコマンドは、cudnn.h<&47;code> ヘッダーファイルから特定の行を抽出することによって、システムにインストールされているcuDNNのバージョンを表示します。コンポーネントgrep CUDNN_MAJOR -A 2<&47;code>は、出力を絞り込み、メジャーバージョン番号とその後の2行を表示します。通常、これらはマイナーバージョン番号とパッチバージョン番号を示します。

インストールされたcuDNNのバージョンが8.9.2の場合、実行されたコマンドは次のようになります:

#define CUDNN_MAJOR 8
#define CUDNN_MINOR 9
#define CUDNN_PATCHLEVEL 2

ステップ5:環境変数を更新する

最後に、CUDAのバイナリおよびライブラリディレクトリをPATH<&47;code>とLD_LIBRARY_PATH<&47;code>に追加して、システムがcuDNNおよびCUDAファイルを見つけられるようにします。

まず、~&47;.bashrc<&47;code>ファイルを編集(または作成)します。

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

次に、現在のシェルセッションで変更を適用します:

source ~/.bashrc

バージョン互換性とフレームワーク統合

さまざまな深層学習フレームワークは、特定のCUDAおよびcuDNNのバージョンを必要とします。以下は一般的なガイドラインです。

フレームワークサポートされているCUDAバージョン<&47;strong>サポートされているcuDNNバージョン<&47;strong>ノート
テンソルフロー11.2 - 12.28.1+TensorFlow 2.15はCUDA 12.2と互換性があります。以前のバージョンは特定のCUDAバージョンを必要とする場合があります。
PyTorch11.3 - 12.18.3.2+PyTorch 2.1はCUDAバージョン11.8および12.1と互換性があります。正確なバージョンはPyTorchのリリースに基づいて異なります。
MXNet10.1 - 11.77.6.5 - 8.5.0MXNet 1.9.1はCUDA 11.7およびcuDNN 8.5.0までをサポートしています。
カフェ10.0 - 11.x7.6.5 - 8.xCaffeは通常、手動でのコンパイルが必要です。特定のバージョン要件を確認することをお勧めします。

各フレームワークの公式ドキュメントを常に参照することが重要です。互換性はその後のリリースで変わる可能性があります。

追加のノート

  • 最新のTensorFlowのバージョン(2.16.1)は、Linux上でpipを使用してCUDAライブラリのインストールを簡素化しました。
  • PyTorchのバイナリは、特定のバージョンのCUDAとcuDNNが事前にパッケージ化されています…
  • MXNetはCUDAとcuDNNのバージョンの正確な一致を必要とします。
  • CUDAとcuDNNサポートを持つJAXのインストールは複雑であり、特定のバージョンの組み合わせを要求することがよくあります。

人気のあるフレームワークでCUDAとcuDNNを使用する

現代の深層学習ツールはCUDAとcuDNNと非常に相性が良く、GPUを搭載したシステムで大幅な速度向上を提供します。ここでは、GPUアクセラレーションを最大限に活用するためのTensorFlow、PyTorch、その他の人気ライブラリのセットアップについて簡単に説明します。

Tensorflow GPU セットアップ

GPUサポート付きのTensorFlowをインストールする

pip install tensorflow[and-cuda]

このコマンドは、必要なCUDA依存関係とともにTensorFlowをインストールします。Windowsユーザーの場合、GPUサポートは一般的にWSL2(Windows Subsystem for Linux 2)を通じて、またはTensorFlow-DirectML-Pluginを介して有効になります。

GPU認識を確認する

import tensorflow as tf
print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))

TensorFlowがGPUを検出した場合、結果に少なくとも1つの物理デバイスが表示されるはずです。

一般的なTensorFlowエラー**

  • DLLの読み込みに失敗しました: これは通常、cuDNNまたはCUDAがシステムのPATHに正しく設定されていないことを意味します。
  • 動的ライブラリを読み込めませんでした<&47;strong>: これは、インストールされているCUDA&47;cuDNNのバージョンとTensorFlowが期待するバージョンとの不一致が原因であることがよくあります。

PyTorch CUDA構成

PyTorchをインストールする

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

このコマンドは、CUDA 12.1用に構築されたtorch、torchvision、およびtorchaudioの最新の互換性のあるバージョンをインストールします。最適なパフォーマンスを得るためには、システムに適切なCUDA 12.1ドライバーがインストールされていることを確認する必要があります。

GPUの利用可能性を確認する

import torch
print(torch.cuda.is_available()) # Should return True if everything is correct

True<&47;code>の出力は、PyTorchがあなたのGPUを認識できることを意味します。

OptiMulti-GPUセットアップ

複数のGPUがある場合、torch.nn.DataParallel<&47;code>またはDistributedDataParallelを使用して計算を実行できます。PyTorchが認識するGPUの数を確認するには、次のコマンドを実行してください。

torch.cuda.device_count()

その他のフレームワーク(MXNet、Caffeなど)

MXNet

まず、GPUバージョンをインストールします:

pip install mxnet-cu``x

プレースホルダーcu11x<&47;code>は、実際のバージョンに置き換える必要があります。たとえば、CUDA 11.0の場合はcu110<&47;code>、CUDA 11.3の場合はcu113<&47;code>です。

次に、アクセスできるGPUの数を確認してください。

import mxnet as mx
print (mx.context.num_gpus())

非ゼロの結果が表示される場合、それはMXNetがあなたのGPUにアクセスできることを意味します。

カフェ

  • 通常、これをソースからコンパイルし、CUDAcuDNNのパスをMakefile.configファイルに設定します。
  • 一部のユーザーはConda<&47;strong>を介してCaffeをインストールすることを好みますが、CUDAとcuDNNのバージョンがライブラリの要件に一致していることを確認してください。

これらの手順に従うことで、さまざまな深層学習フレームワークのためにGPUアクセラレーションを簡単に設定でき、CUDAとcuDNNを最大限に活用して、より迅速なトレーニングと推論を実現できます。

高度なPyTorchデバッグとメモリ管理について学ぶには、PyTorchメモリとマルチGPUデバッグに関する記事をお読みください。

pipを使用してPython WheelsでcuDNNをインストールする

NVIDIAは、pipを通じてcuDNNを簡単にインストールできるPythonホイールを提供しており、Pythonプロジェクトへの統合プロセスを簡素化しています。この方法は、TensorFlowやPyTorchのような深層学習フレームワークで作業している人々にとって特に有利です。

前提条件

  • Python環境:システムにPythonがインストールされていることを確認してください。競合を防ぐために、依存関係を管理するために仮想環境を使用することをお勧めします。
  • CUDA Toolkit: GPUと使用予定のcuDNNバージョンの両方に互換性のあるCUDA Toolkitの適切なバージョンをインストールしてください。

ステップ1:pipとwheelをアップグレードする

cuDNNをインストールする前に、pip<&47;code>とwheelが最新バージョンに更新されていることを確認してください。

python3 -m pip install --upgrade pip wheel

ステップ2:cuDNNのインストール

CUDA 12をインストールするには、次のコマンドを使用します:

python 3 -m pip install nvidia-cudnn-cu12

Cuda 11をインストールするには、次のコマンドを使用します:

python 3 -m pip install nvidia-cudnn-cu11

特定のcuDNNのバージョン(例:9.x.y.z)を指定するには、バージョン番号を指定できます。

python3 -m pip install nvidia-cudnn-cu12==9.x.y.z

一般的な問題のトラブルシューティング

このセクションでは、CUDAおよびcuDNNで遭遇する一般的な問題を概説し、それらの原因とそれぞれの解決策を提供します。

Cudaドライバーバージョンの不足

  • 原因: 使用中のGPUドライバーは、システム上のCUDA Toolkitに必要なバージョンと比較して古くなっています。
  • 解決策<&47;strong>: CUDAバージョンに推奨される最新のバージョン以上のドライバーに更新してください。その後、システムを再起動し、再度操作を試みてください。

cuDNNライブラリが見つかりません

  • 原因<&47;strong>: cuDNNファイルが正しく配置されていないか、環境変数が正しく設定されていない可能性があります。
  • 解決策: cudnn64_x.dll (Windowsの場合) または libcudnn.so (Linuxの場合) がCUDAインストールと同じディレクトリに配置されていることを確認してください。また、LD_LIBRARY_PATH または PATH にこれらのライブラリが存在するディレクトリが含まれていることを確認してください。

同じマシン上の複数のCUDAバージョン

さまざまなCUDAバージョン(10.2や11.8など)を同時にインストールできますが、以下の点に注意してください。

  • パスの問題<&47;strong>: あなたの環境では、PATH<&47;code>の中で優先されるのは1つのバージョンだけです。
  • フレームワークの設定: 特定のフレームワークは、認識した最初のnvccをデフォルトにする場合があります。
  • 推奨事項<&47;strong>: 環境モジュールやコンテナ化技術(Dockerなど)を使用して、異なるCUDAバージョンを隔離してください。

環境変数の衝突

古いまたは競合するCUDAバージョンを指している場合、PATH<&47;code>やLD_LIBRARY_PATH<&47;code>にライブラリの不一致エラーが発生する可能性があります。使用する予定の特定のCUDA&47;cuDNNバージョンに対して、環境変数が正しいパスに対応していることを常に確認してください。

よくある質問

GPUにCUDAをインストールする方法は?

まず、オペレーティングシステムに適した最新のNVIDIA GPUドライバー<&47;strong>をダウンロードしてインストールします。次に、NVIDIAの公式ウェブサイトにアクセスしてCUDA Toolkit<&47;strong>を取得し、インストールを実行します。インストールが完了したら、システムを再起動するのを忘れないでください。

CUDAとcuDNNの設定方法は?

まず、CUDA Toolkitをインストールし、NVIDIA DeveloperポータルからcuDNNをダウンロードします。cuDNNファイルをCUDAディレクトリ(具体的には、bin、include、lib)にコピーし、必要に応じて環境変数を調整します。

私のGPUでCUDAを使用できますか?

あなたのGPUがCUDAをサポートするNVIDIA GPUである限り、NVIDIAの公式リストを参照するか、GPUの製品ページの詳細を確認することで確認できます。

CUDA 11.8とcuDNNをインストールする方法は?

互換性のあるドライバーをインストールした後、CUDA 11.8のインストーラーをダウンロードします。その後、CUDA 11.8に対応するcuDNNバージョン8.xをダウンロードし、cuDNNファイルを正しいディレクトリに配置します。

自分のGPUがCUDA対応かどうかを確認するにはどうすればよいですか?

Windowsシステムでは、デバイスマネージャー<&47;strong>でNVIDIA GPUを確認できます。Linuxユーザーは、次のコマンドを実行します:lspci | grep &92;-i nvidia<&47;code>。最後に、GPUモデルをNVIDIAのウェブサイトに掲載されている仕様と比較してください。

CUDAはGPUドライバーですか?

いいえ、CUDA自体は並列コンピューティングプラットフォームです。GPUハードウェアと適切に通信するにはNVIDIAドライバーをインストールする必要があります。

AIやMLにおいてCUDAとcuDNNは何に使われますか?

CUDAはGPU上での並列計算タスクを可能にし、cuDNNは畳み込みなどの深層ニューラルネットワークプロセスを最適化します。

自分のGPUがCUDAをサポートしているかどうかを確認するにはどうすればよいですか?

NVIDIA DeveloperサイトでGPUモデルを見つけるか、CUDA対応GPUのリストを参照してください。一般的に、ほとんどの最新のNVIDIA GPUはCUDAをサポートしています。

CUDA ToolkitとcuDNNの違いは何ですか?

CUDAツールキットは、一般的なGPUコンピューティングに必要な基本的なライブラリ、コンパイラ、およびツールを提供し、cuDNNは深層ニューラルネットワーク操作のための専門ライブラリです。

見つからなかったcuDNNライブラリのエラーをどのように解決しますか?

cuDNNファイル(Windowsの.dllやLinuxの.soなど)が指定されたフォルダー(例:Linuxの/usr/local/cuda/lib64)に正しくコピーされていることを確認し、環境変数がそれらのディレクトリを指していることを確認してください。

同じマシンに複数のCUDAバージョンをインストールできますか?

はい、それは可能です。各バージョンはそれぞれのディレクトリに存在する必要があります(例えば、C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2、v11.8など)。バージョンを切り替える際には、PATHやその他の環境変数を更新する必要があります。

結論

CUDAとcuDNNのインストールは、深層学習、科学シミュレーション、大規模データセットの処理などのタスクにおいてNVIDIA GPUの全機能を引き出すために不可欠です。このガイドに記載された詳細な手順に従うことで、WindowsとUbuntuの両方でCUDAとcuDNNのインストールを効率化できます。これにより、モデルのトレーニングが加速され、データ処理が最適化され、計算能力が向上します。

適切に設定され、バージョン互換性チェックとパフォーマンス最適化が行われると、あなたのGPU環境はTensorFlow、PyTorch、MXNetなどの著名なフレームワークをサポートする準備が整います。初心者であろうと高度な知識を持っている場合でも、CUDAとcuDNNを使用することで効率を向上させることができます。これにより、複雑なAIや機械学習の課題に対して、より速く効率的に取り組むことが可能になります。

参考文献

  • WindowsにcuDNNをインストールする
  • PyTorchの始め方
  • pipを使ってTensorFlowをインストールする
  • CUDAの互換性
  • WindowsにcuDNNバックエンドをインストールする
  • Microsoft Windows用CUDAインストールガイド
  • Windows 10および11でNvidiaドライバーをインストールまたは更新する方法
  • mxnetのコンテキスト管理API。