GPU搭載ノートPC (Lenovo P50)で、TensorFlow-GPU開発環境 セットアップ備忘録

ポイント

  • GPUノートPCに、高速 TensorFlow 開発・学習環境を構築
  • TensorFlow は Google推奨 Virtualenv 利用でインストール
  • CUDA 周りのバージョンは以下
    • CUDA 9.0(最新の 9.1 ではなく)
    • cuDNN 7.1.1.5

前提の環境

  • PC : Lenovo Thinkpad P50 モバイル・ワークステーション
  • GPU: NVIDIA Quadro M2000M (4GB) (Optimus構成)
  • CPU: Intel(R) Xeon(R) CPU E3-1505M v5 @ 2.80GHz w- Storage: 512GB SSD (NVMe) + 512GB SSD (2.5-inch)

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OS インストール

  • NVMe SSD にインストールされている Windows環境を保存するために、空きベイに 2.5インチ SSD をインストールした
  • 下記パーツを利用
  • Ubuntu 16.04.4 をインストール (ubuntu-16.04.4-desktop-amd64.iso)
  • 起動時に Enter キーを押して、その後 F12 キーで、一時的に起動ドライブを選択して Ubuntu を起動

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NVIDIA ドライバーのインストール

Ubuntu Software のメニューから「Software & Update」を選択。
Additional drivers タブで、NVIDIA binary driver を選択。

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再起動してから、以下を確認。

$ lspci | grep -E "VGA|3D"
$ nvidia-smi

CUDA 周りのインストール

TensorFlow(少なくとも v1.5, v1.6)に求められる CUDA 9.0、cuDNN 7.1 の組み合わせをインストール

CUDA インストール

Debファイルでレポジトリ・メタデータを登録する方法で。
CUDA 9.0 のアーカイブページから以下をダウンロード。

https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive
image.png

$ cd Downloads
$ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local_9.0.176-1_amd64.deb
$ sudo apt-key add /var/cuda-repo-9-0-local/7fa2af80.pub
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install cuda

cuDNN

同じくDebファイルでレポジトリ・メタデータを登録する方法で。
cuDNN のダウンロードページは、NVIDIA Developer ログインが必要。(登録していない人は登録しましょう)

CUDA 9.0 用の cuDNN v7.1.1 の、Ubuntu 16.04 向け Runtime Library、Developer Libray、Code Samples and User Guide をダウンロード。

image.png

$ cd Downloads
$ sudo dpkg -i libcudnn7_7.1.1.5-1+cuda9.0_amd64.deb
$ sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.1.1.5-1+cuda9.0_amd64.deb
$ sudo apt-get install cuda-command-line-tools-9-0
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install cuda
$ export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64
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