はじめに
私は機械学習用にRTX3090のデスクトップPCを1台持っており、定期的にメンテナンスを行なっています。
今回、RTX3090環境へUbuntu24.04をインストールしたので、その作業内容をメモとして公開します。
前回は基本的なRTX3090環境でのUbuntu24.04セットアップを行いました。
今回はNVIDIAの環境を整えます。
なお、関連する記事は下記の通りです。
- RTX3090環境へのUbuntu24.04セットアップ
- (本記事)RTX3090/Ubuntu24.04でNVIDIA環境をセットアップ
- Githubの初期設定
- 画像認識の環境構築とVSCodeの設定
- 私のVSCodeのカスタマイズ
目次
ドライバのインストール
- nouveauを無効化
$ echo 'blacklist nouveau' | sudo tee -a /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
$ echo 'options nouveau modeset=0' | sudo tee -a /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
$ cat /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
$ sudo update-initramfs -u
- グラフィックボードが認識されているか確認
$ lspci | grep -i nvidia
01:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation GA102 [GeForce RTX 3090] (rev a1)
01:00.1 Audio device: NVIDIA Corporation GA102 High Definition Audio Controller (rev a1)
- nvidia ドライバのRecommendを確認
$ ubuntu-drivers devices
== /sys/devices/pci0000:00/0000:00:01.0/0000:01:00.0 ==
modalias : pci:v000010DEd00002204sv00001569sd0000F278bc03sc00i00
vendor : NVIDIA Corporation
model : GA102 [GeForce RTX 3090]
driver : nvidia-driver-535-open - distro non-free
driver : nvidia-driver-535-server-open - distro non-free
driver : nvidia-driver-555-open - third-party non-free
driver : nvidia-driver-470-server - distro non-free
driver : nvidia-driver-535-server - distro non-free
driver : nvidia-driver-470 - distro non-free
driver : nvidia-driver-560-open - third-party non-free
driver : nvidia-driver-550-open - third-party non-free
driver : nvidia-driver-560 - third-party non-free recommended
driver : nvidia-driver-535 - distro non-free
driver : nvidia-driver-555 - third-party non-free
driver : nvidia-driver-550 - third-party non-free
driver : xserver-xorg-video-nouveau - distro free builtin
- 今入っているドライバのバージョンを確認
$ dpkg -l | grep nvidia
-
ここで推奨ではない古いドライバが入っていた場合
-
古いドライバの削除
$ sudo apt --purge remove nvidia-* $ sudo apt autoremove -
推奨されているドライバをインストール
$ sudo apt -y install nvidia-driver-560 -
再起動
$ reboot
-
-
GPUのサマリを表示
$ nvidia-smi +-----------------------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 560.28.03 Driver Version: 560.28.03 CUDA Version: 12.6 | |-----------------------------------------+------------------------+----------------------+ | GPU Name Persistence-M | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap | Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | | | | MIG M. | |=========================================+========================+======================| | 0 NVIDIA GeForce RTX 3090 Off | 00000000:01:00.0 Off | N/A | | 0% 38C P8 28W / 370W | 15MiB / 24576MiB | 0% Default | | | | N/A | +-----------------------------------------+------------------------+----------------------+ +-----------------------------------------------------------------------------------------+ | Processes: | | GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory | | ID ID Usage | |=========================================================================================| | 0 N/A N/A 1842 G /usr/lib/xorg/Xorg 4MiB | +-----------------------------------------------------------------------------------------+
以上でドライバのインストールが完了しました。
次に、CUDA Toolkitをインストールします。
CUDA Toolkitのインストール
-
CUDA 12.6のTookitを確認する
- こちらで自分の環境を選択し、実行手順を確認
-
aptに追加するキーをダウンロード（Ubuntu24.04用のアドレスであることに注意）
$ wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2404/x86_64/cuda-keyring_1.1-1_all.deb
- キーをaptに追加
$ sudo dpkg -i cuda-keyring_1.1-1_all.deb
$ sudo apt update
- CUDA Toolkitのインストール
$ sudo apt -y install cuda-toolkit-12-6
- CUDA Toolkitのパスを.bashrcに追加（これが通っていないと、この後のnvccコマンドが通りません）
$ echo "export PATH=/usr/local/cuda:/usr/local/cuda/bin:$PATH" >> .bashrc
$ echo "export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib:/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH" >> .bashrc
$ source ~/.bashrc
- パスが通ったか確認（バージョンが表示されればOK）
$ nvcc -V
vcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2024 NVIDIA Corporation
Built on Fri_Jun_14_16:34:21_PDT_2024
Cuda compilation tools, release 12.6, V12.6.20
Build cuda_12.6.r12.6/compiler.34431801_0
pytorchのインストール
venvの環境を作る
今回は環境名をtestとします。
- pythonのバージョンを確認し、venvをインストール
$ python3 -V
Python 3.12.3
$ sudo apt install python3.12-venv
- workディレクトリを作成し、その中に環境名のディレクトリを作って移動
$ mkdir work
$ mkdir work/test
$ cd work
- 仮装環境を作成
$ python3 -m venv test
- アクティベート
$ source test/bin/activate
- 仮装環境testにインストール
$ pip install --upgrade pip
$ pip install torch torchvision torchaudio
- GPUが使える状態になっているか確認(Trueが帰って来ればOK)
$ python3
Python 3.12.3 (main, Jul 31 2024, 17:43:48) [GCC 13.2.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
>>> print(torch.cuda.is_available())
True
- GPU確認に続けて、計算をしてみる(下記の通り'cuda:0'表示されればOK)
>>> array = torch.zeros(4) #長さ4の配列を定義（これはcpu配列）
>>> print(array)
tensor([0., 0., 0., 0.])
>>> array_gpu = array.cuda()
>>> print(array_gpu)
tensor([0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')
>>> exit()
- ディアクティベートして終了する
$ deactivate
これで一通りpytorchを使ったGPU計算環境の動作が確認できました。
最後に
RTX3090/Ubunt24.04の計算環境を構築しました。
確認はpytorchだけ行いましたが、基本的には動作できているので他のプラットフォームでも大丈夫だと思います。