概要
PyTorch 1.7にてRTX 3090に対応してくださったので、その環境構築のメモとして残しておきます。
目標の環境
-
ハード
- GPU : RTX 3090 ← 高い
-
ソフト
- OS : Ubuntu 18.04
- CUDA : 11.0
- cuDNN : 8.0.4
- PyTorch : 1.7.1
これで torch.cuda.is_available() がTrueになって欲しい…！
手順
0. GPUを差し替える
(この作業がない人は飛ばしてください)
もともとGTX1080Ti を使用していたので、まずはハードを差し替えました。
特にドライバ関係をアンインストールすること無く、差し替えてしまいました。(大丈夫だったのかな...)
一応、GTX1080Ti 時の環境を以下に示します。
- OS : Ubuntu 18.04
- CUDA : 10.2
- cuDNN : 8.0.3
- PyTorch : 1.6.0
そして、起動したら解像度がおかしくなってました。
そりゃ、もともとのドライバ関係でおかしくなるのも当然だと思います。
1. 既存のドライバ、CUDA、cuDNN、PyTorch等の削除
(この作業が必要ない人は飛ばしてください)
ターミナルで以下のコマンドを使用して、残っている nvidia driver、CUDA、cuDNNを消し去ります。
$ sudo apt remove --purge nvidia*
$ sudo apt remove --purge cuda*
$ sudo apt remove --purge libcudnn*
$ sudo apt remove --purge libnvidia*
$ sudo apt autoremove
PyTorch等を消し去ります。僕はpipで管理してましたので、以下のコマンドを打ちました。
$ pip uninstall torch
% pip uninstall torchvision
念の為、ここでPCに再起動をかけてやりましょう。
$ sudo reboot
2. nvidia-driverをインストール
以下のコマンドを使用して、RTX3090に合ったnvidia-driverを確認してください。
$ sudo ubuntu-drivers devices
僕は、nvidia-driver-455がrecommendedされましたので、以下のコマンドを打ちインストールしました。
$ sudo apt install nvidia-driver-455 # 2021/01/07 時点
インストールを終えたら、ここで再起動しましょう。
$ sudo reboot
たぶん、解像度が元通りになってると思います。nvidia-smiでドライバの状態等々を確認しましょう。
$ nvidia-smi
3. CUDAをインストール
nvidia-smiで確認したところ、右上にCUDA 11.1って書いてある。でも、PyTorch 1.7のサポートはCUDA 11.0。
僕もよくわかってないのですが、CUDA 11.0を入れてしまいましょう...。
CUDA 11.0のアーカイブサイト からLinux > x86_64 > Ubuntu > 18.04 > deb(network) を選びました。そこに記載されているコマンドを入力してください。
### 以下上記サイトのコピペをしてください。 ###
$ wget https://developer.download.nvidia.com/....
...
$ sudo apt-get update
### ここまで ###
ここで最後の行のコマンドに注意が必要です。
以下のようにバージョンを指定しないと、最新のバージョンがインストールされてしまうので、cuda-11-0としておきましょう。
$ sudo apt-get -y install cuda-11-0
パスを通して無い方は、~/.bashrcの最終行に以下を追加しましょう。
$ sudo vi ~/.bashrc
## CUDA
export PATH="/usr/local/cuda/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"
vimでは、[Ctrl]+[Shift]+[v]でペーストして、[Esc]キーでNORMALモードにして、:wqで上書き保存してください。
これでCUDA 11.0がインストールできました。以下のコマンドで確認してみましょう。
$ nvcc -V
4. cuDNNをインストール
cuDNNのアーカイブサイト から最新のバージョン for CUDA 11.0を選びましょう。僕は、v8.0.4 を選びました。
その中の、
- cuDNN Runtime Library for Ubuntu18.04 x86_64 (Deb)
- cuDNN Developer Library for Ubuntu18.04 x86_64 (Deb)
- cuDNN Code Samples and User Guide for Ubuntu18.04 x86_64 (Deb)
を選び、ダウンロードしました。
僕は、~/Downloadsディレクトリにダウンロードされるので、
$ cd Downloads
してから、以下の順番でコマンドを打ってcuDNNをインストールしましょう。
$ sudo dpkg -i libcudnn8_8.0.4.30-1+cuda11.0_amd64.deb
$ sudo dpkg -i libcudnn8-dev_8.0.4.30-1+cuda11.0_amd64.deb
$ sudo dpkg -i libcudnn8-samples_8.0.4.30-1+cuda11.0_amd64.deb
念の為、ここでPCに再起動をかけてやりましょう。
$ sudo reboot
5. PyTorchをインストール
PyTorchの公式サイト通りのコマンドを打ってインストールしましょう。2021/01/07 時点で以下のコマンドでした。
$ pip install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 torchaudio===0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
結果
PyTorchでの確認
$ python
Python 3.6.7 (default, Sep 7 2020, 17:00:49)
[GCC 7.5.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
True
CUDAの確認
$ nvcc -V
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2020 NVIDIA Corporation
Built on Wed_Jul_22_19:09:09_PDT_2020
Cuda compilation tools, release 11.0, V11.0.221
Build cuda_11.0_bu.TC445_37.28845127_0
nvidia-smiでの確認
$ nvidia-smi
Thu Jan 7 23:35:29 2021
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 460.27.04 Driver Version: 460.27.04 CUDA Version: 11.2 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| 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 GeForce RTX 3090 On | 00000000:65:00.0 On | N/A |
| 51% 67C P2 295W / 350W | 5855MiB / 24267MiB | 0% Default |
| | | N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
なんでCUDA 11.2 になってるんだろう。
あとがき
この後PyTorchでモデルを学習させましたが、しっかり動いてました。
乱雑に書いてしまったところもあるので、もし不明な部分や間違いがありましたらコメント等ください m(_ _)m
便利な世の中ですね。