CentOS 7.2にCUDAとChainerをインストールした際のメモ。
1. CUDAの導入
- https://developer.nvidia.com/cuda-downloadsから、cuda_8.0.44_linux.runをダウンロードする(事前にユーザ登録しておくこと、Linux、X86_64、CentOS、7、runfile(local)を選択)
-
sudo init 3
でXサーバを停止する - 再ログインして、
sudo sh cuda_8.0.44_linux.run
、入力するパラメータはデフォルトのまま -
sudo reboot
で再起動 - 再ログインして、.bash_profileに以下を追加し、
source .bash_profile
CUDA_ROOT_DIR="/usr/local/cuda-8.0"
export CUDA_ROOT_DIR
PATH="$PATH:${CUDA_ROOT_DIR}/bin"
export PATH
LD_LIBRARY_PATH="${LD_LIBRARY_PATH}:${CUDA_ROOT_DIR}/lib64/"
export LD_LIBRARY_PATH
2. CUDAのサンプルプログラムのコンパイル
-
sudo yum install freeglut freeglut-devel
(makeする際に、エラーが出たので左記を実施) cd ~/NVIDIA_CUDA-8.0_Samples/
make
-
bin/x86_64/linux/release/deviceQuery
でGPUの情報を確認
3. cuDNNの導入
- https://developer.nvidia.com/cudnnより、cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgzをダウンロード
- ダウンロード先のディレクトリにて、
tar xvfz cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
cd cuda
sudo cp lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
4. Chainerの導入
su
CUDA_PATH=/usr/local/cuda pip install chainer
exit
5. Chainerの動作確認
wget https://github.com/pfnet/chainer/archive/v1.16.0.tar.gz
tar xzf v1.16.0.tar.gz
- [CUDAなしで実行]
python chainer-1.16.0/examples/mnist/train_mnist.py
- [CUDAありで実行]
python chainer-1.16.0/examples/mnist/train_mnist.py --gpu 0
(nvidia-smi
で確認すると、グラフィックカードの電力消費が増えているのが分かる)