Ubuntu 22.04マシンでGPUを使えるようにする

参考にした資料

• 「NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.8, NVIDIA cuDNN 8 のインストール（Ubuntu 上）」（金子邦彦先生のWebサイトより）
  • https://www.kkaneko.jp/tools/ubuntu/ubuntu_cudnn.html

深層学習向けにUbuntuマシンを設定するときは、個人的にいつも上のWebページを参考にさせていただいています。
以下の記事は、上のWebページから、Ubuntu 22.04 に関係する部分を集約したものにすぎません。
ただし、少しだけ説明を追加してあります。

前準備

• ここは必要に応じて。
  • いずれにしても、後でsudo apt -y updateは実行します。

Ubuntu のシステム更新

sudo apt -y update
sudo apt -yV upgrade

システムを更新したので再起動

sudo /sbin/shutdown -r now

NVIDIAドライバとNVIDIA CUDAツールキットのインストール

NVIDIAドライバのインストール

NVIDIAグラフィックカードの確認

• ここで、グラフィックカードがあるはずなのに見えていないとすると、ハードウェアのレベルで何か問題があるということです。
  • 最低限、電源をもう一度入れ直す。
  • それでもダメなら、ちゃんとグラフィックカードが挿さっているか、グラフィックカードに電源ケーブルが挿さっているかなど、基本的なことを確認する。

lspci | grep -i nvidia | grep VGA

nouveauドライバの無効化

• これは、Ubuntuに限らず、LinuxでNVIDIAのGPUを使えるようにするとき、昔からみんなやってきたことです。

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

NVIDIA ドライバとNVIDIA CUDA ツールキットのアンインストール

• インストール作業がうまくいかないときは、ここまで戻ってきて、ドライバやCUDAなど関係しそうなもの全てをアンインストールしてから再度インストールを試みると、うまくいくと思います。

dpkg -l | grep cuda 
cd /tmp
sudo apt --purge remove -y nvidia-*
sudo apt --purge remove -y cuda-*
sudo apt --purge remove -y libcudnn*
sudo apt --purge remove -y cudnn-*
sudo apt autoremove -y

カーネルヘッダーと，カーネル開発用パッケージのインストール

sudo apt -y update
sudo apt -y install linux-headers-$(uname -r)

NVIDIA ドライバのインストール操作

sudo apt -y update
sudo apt -y upgrade
sudo apt dist-upgrade
ubuntu-drivers devices

• ここまで実行すると、ドライバ一覧が表示されます。
• ここで、sudo ubuntu-drivers autoinstallと、システムにドライバを選択させることは、お薦めしません。
  • そのドライバが、お使いのハードウェア環境に合っていないことが結構あるからです。
  • 合っていない、というのは、これ以降の作業のどこかで行き詰まる、ということです。
• そのため、表示されているドライバの中から、ご自身でいずれかを選択し、インストールすることをお薦めします。
  • 番号の値が大きいほど新しいドライバですが、お使いのハードウェア環境に最新のドライバが合っているとは限りません。
• 例えば、以下のように、自分で選んだドライバをインストールします。

sudo apt install -y nvidia-driver-525
sudo update-initramfs -u

• もし、特定のドライバをインストールした結果、以下の作業のどこかで行き詰まってしまったら、上の「NVIDIA ドライバとNVIDIA CUDAツールキットのアンインストール」に戻って、また別のドライバを選びます。
  • お使いのハードウェアにどのドライバが合っているかについては、数回の試行錯誤が必要かもしれません。

システムの再起動

sudo /sbin/shutdown -r now

NVIDIAドライバの確認

• 再起動後、以下のコマンドで確認します。
  • なお、nvidia-smiコマンドが表示してくるCUDAのバージョンは当てになりません。
  • CUDAのバージョンは、後で出てくるように、nvcc --vesionで確認します。
  • nvidia-smiコマンドで確認するのは、あくまで、ドライバのバージョンだけです。

nvidia-smi

NVIDIA CUDA ツールキット11.8 のインストール

• Ubuntuのバージョンは22.04だと前提します。
  • それ以外のバージョンについては、元の金子先生のWebページを参考にされてください。

NVIDIA CUDAパッケージレポジトリをUbuntuシステムに追加

sudo wget -O /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600 https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-ubuntu2204.pin
sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/3bf863cc.pub
sudo add-apt-repository "deb https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/ /"

NVIDIA CUDAパッケージレポジトリを用いてNVIDIA CUDA ツールキットのインストール

• CUDAツールキット11.7をインストールする場合は、以下のcuda-11-8をcuda-11-7に変更します。

sudo apt -y update
sudo apt -y install cuda-11-8
sudo update-initramfs -u

システムの再起動

sudo /sbin/shutdown -r now

NVIDIA CUDA ツールキットにパスを通す設定

• CUDAツールキット11.7をインストールした場合は、以下のcuda-11.8をcuda-11.7に変更します。

export CUDA_PATH=/usr/local/cuda-11.8
echo 'export CUDA_PATH=/usr/local/cuda-11.8' >> ${HOME}/.bashrc
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.8/lib64:${LD_LIBRARY_PATH}
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.8/lib64:${LD_LIBRARY_PATH}' >> ${HOME}/.bashrc
export PATH=/usr/local/cuda-11.8/bin:${PATH}
echo 'export PATH=/usr/local/cuda-11.8/bin:${PATH}' >> ${HOME}/.bashrc

• なお、この作業によって、ホームディレクトリにある.bashrcというファイルの内容が変更されます。

パスの設定を有効にする

. ${HOME}/.bashrc

• あるいは、自分のホームディレクトリに行ってから以下のように実行しても、同じことです。

. .bashrc

CUDAのバージョンを確認する

nvcc --version

• ここで、nvccが見つからない的なエラーが出たとしたら、パスの設定が有効になっていないということです。

さいごに

• 実は、ここまで作業しておけば、PyTorchのインストールはできるようになっています。

• 金子先生の元のWebページでは、上の説明に続いて、NVIDIA cuDNNのインストールの説明が続いていますが、PyTorchをインストールすれば、そこで説明されている手順は踏まなくても、深層学習のコーディングはできるようになっています。

（以上です。）