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@ColorCode_61065E

CUDA環境構築で役立つリンクまとめ（WSL2・Ubuntu・Windows）

Last updated at Posted at 2024-02-24

概要

環境構築のたびにやり方を調べ直しているので、環境構築の際によく見るページをまとめ、適宜注釈をつけた。
（この記事自体では環境構築の詳しい解説は行わない）

筆者がよく扱っている、Nvidia Driver、CUDA Toolkit、cuDNN、PyTorchのインストールに関してまとめた。
TensorRTについても余裕があれば後ほどまとめたい。

環境構築手順については、本記事を執筆時にWSL2（Ubuntu22.04、Ubuntu20.04）で手順を確認した。

環境構築手順

バージョン決め

  • 環境構築を始める前に、以下の互換性確認用のページにまとめたページを参照しつつ、インストールするCUDA Toolkit、PyTorchのバージョンを決める
    • Nvidia Driver、cuDNNのバージョンはCUDA Toolkitによって決まる
    • 現実的には、使うハードウェア（GPU）の性能や使いたいライブラリ等の要件からCUDA Toolkit、PyTorchのバージョンが決まってくると思う

Ubuntu

WSL

  • Nvidia Driver：Windowsに入れたものを使うのでUbuntuへのインストールは不要（Windowsの手順参照）
  • CUDA Toolkit・cuDNN：Ubuntuの記事1の手順でOKだが少し注意点あり
    • wsl-ubuntuのリポジトリにはcuda-toolkitはあるがcuDNNが無い
      • 対策1：wsl-ubuntuのリポジトリからcuda-toolkitをインストールした後、ubuntu2204/ubuntu2004のリポジトリからcudnnをインストールする（筆者はこちらを実施、今のところ問題ない）
      • 対策2：ubuntu2204/ubuntu2004のリポジトリからcuda-toolkit、cudnnの両方をインストールする（未実施）
    • CUDA Toolkit最新版以外のインストール時には、sudo apt install cuda-toolkit-12-1のように必ずバージョン指定する

Windows

互換性確認用のページ

各種DLページ・インストール方法確認ページ

CUDA関連ドライバーの公式リポジトリ

Nvidia Driverのダウンロード（Windows、WSLの環境構築で使用）

CUDA Toolkitのインストール方法の確認

  • Nvidia - CUDA Toolkit Archive
    • 古いバージョンだとここで出てくる手順では上手くいかないことがあるので注意（最後のsudo apt install cudaを、sudo apt install cuda-toolkit-12-1のようにcuda-toolkitのみにしてバージョン指定すれば問題ないことが多い）

PyTorchのインストール方法確認

発展的な操作の手順

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