РЕДАКТИРОВАТЬ: Я добавил новый ответ ниже для Ubuntu 20.04 LTS и CUDA 11.1.1. См. Ниже.
У меня есть система с картой NVIDIA, которая имеет вычислительную поддержку 3,5 + по сравнению с https://developer.nvidia.com/cuda-gpus. Как мне установить CUDA и драйверы NVIDIA в Ubuntu, не загружая файлы .deb от NVIDIA?
Попробуй пройти бота-учителя. Он научит тебя Linux в виде игры: Курсы Linux и DevOPS Бесплатный урок
2021-01-07: Пожалуйста, используйте приведенную ниже установку 20.04, продвигаясь вперед, поскольку шаги одинаковы как для 18.04, так и для 20.04.
2019-06-23: Последние обновления с версиями CUDA 10.0 или 10.1 драйвер NVIDIA 418.67, который устанавливается вместе с ним, больше не включает 32-разрядные библиотеки, и это приведет к тому, что Steam и большинство игр перестанут работать. Версия о libnvidia-gl-418:i386 устанавливается только версия 418.56, которая не будет работать с драйвером 418.67. Надеюсь, NVIDIA скоро выпустит обновление для этого. Я добавил информацию в нижней части этого ответа в .run file install часть того, как загрузить только файл запуска для установщика CUDA, затем вы можете использовать любой драйвер, который захотите. Размер файла запуска составляет 2,3 ГБ, поэтому загрузка может занять некоторое время.
CUDA 9.x недоступна через репозиторий ubuntu1804 от NVIDIA. Однако я написал ответ для CUDA 9.2 по адресу https://askubuntu.com/a/1086993/231142
.deb установка)Следующие строки вы можете скопировать и вставить в окно терминала. Нажмите Ctrl+Alt+T чтобы открыть окно терминала.
Удалите все CUDA PPA, которые могут быть настроены, а также удалите nvidia-cuda-toolkit если установлен:
sudo rm /etc/apt/sources.list.d/cuda*sudo apt remove --autoremove nvidia-cuda-toolkitРекомендуется также удалить все драйверы NVIDIA перед установкой новых драйверов:
sudo apt remove --autoremove nvidia-*Затем обновите систему:
sudo apt updateНедавно я только что узнал, что установка CUDA работает с graphics-drivers ppa так что, если вы еще не добавили его, добавьте его сейчас:
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppasudo apt updateУстановите драйвер NVIDIA. Для этого мы собираемся использовать драйвер 440
sudo apt install nvidia-driver-440Теперь установите ключ:
sudo apt-key adv --fetch-keys http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pubДобавьте репозитории:
sudo bash -c 'echo "deb http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64 /" > /etc/apt/sources.list.d/cuda.list'sudo bash -c 'echo "deb http://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu1804/x86_64 /" > /etc/apt/sources.list.d/cuda_learn.list'Обновите систему еще раз:
sudo apt updateУстановите CUDA 10.1:
sudo apt install cuda-10-1Он должен устанавливать драйверы NVIDIA 418.40 вместе с ним, поскольку они перечислены в репозитории. Видеть: http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/
Установить libcudnn7 7.5.1:
sudo apt install libcudnn7Добавьте следующие строки в свой ~/.profile файл для CUDA 10.1
# set PATH for cuda 10.1 installationif [ -d "/usr/local/cuda-10.1/bin/" ]; then export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}fiПерезагрузите компьютер.
Проверьте компилятор NVIDIA Cuda с помощью nvcc --version:
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driverCopyright (c) 2005-2019 NVIDIA CorporationBuilt on Wed_Apr_24_19:10:27_PDT_2019Cuda compilation tools, release 10.1, V10.1.168Проверьте версию libcudnn /sbin/ldconfig -N -v $(sed 's/:/ /' <<< $LD_LIBRARY_PATH) 2>/dev/null | grep libcudnn:
terrance@terrance-ubuntu:~$ /sbin/ldconfig -N -v $(sed 's/:/ /' <<< $LD_LIBRARY_PATH) 2>/dev/null | grep libcudnn libcudnn.so.7 -> libcudnn.so.7.5.1Проверьте драйвер NVIDIA с помощью nvidia-smi:
terrance@terrance-ubuntu:~$ nvidia-smiWed Jan 29 12:41:02 2020 +-----------------------------------------------------------------------------+| NVIDIA-SMI 440.48.02 Driver Version: 440.48.02 CUDA Version: 10.2 ||-------------------------------+----------------------+----------------------+| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC || Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. ||===============================+======================+======================|| 0 GeForce GTX 750 Ti Off | 00000000:02:00.0 On | N/A || 40% 34C P0 1W / 38W | 163MiB / 2000MiB | 1% Default |+-------------------------------+----------------------+----------------------+ +-----------------------------------------------------------------------------+| Processes: GPU Memory || GPU PID Type Process name Usage ||=============================================================================|| 0 1993 G /usr/lib/xorg/Xorg 158MiB || 0 2502 G compton 1MiB |+-----------------------------------------------------------------------------+.run установка файлаС помощью sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa вы можете установить 430.26 новейший драйвер или любой другой, который вам по вкусу.
Добавьте репозиторий:
sudo bash -c 'echo "deb http://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu1804/x86_64 /" > /etc/apt/sources.list.d/cuda_learn.list'Установите ключ:
sudo apt-key adv --fetch-keys http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pubОбновите систему:
sudo apt updateУстановите libcudnn7.5.1:
sudo apt install libcudnn7.run файлТеперь загрузите cuda_10.1.105_418.39_linux.run от https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-base?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1804&target_type=runfilelocal
Если вы хотите CUDA 10.2, инструкции по загрузке находятся здесь: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads ?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1804&target_type=runfilelocal Затем выполните те же действия, что и ниже, но обязательно обновитесь до версии 10.2 вместо 10.1.
Затем запустите программу установки:
sudo sh cuda_10.1.105_418.39_linux.runВведите "Принять" и нажмите "Ввод" на этом экране:
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐│ End User License Agreement ││ -------------------------- ││ ││ ││ Preface ││ ------- ││ ││ The Software License Agreement in Chapter 1 and the Supplement ││ in Chapter 2 contain license terms and conditions that govern ││ the use of NVIDIA software. By accepting this agreement, you ││ agree to comply with all the terms and conditions applicable ││ to the product(s) included herein. ││ ││ ││ NVIDIA Driver ││ ││ ││ Description ││ ││ This package contains the operating system driver and ││──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────││ Do you accept the above EULA? (accept/decline/quit): ││ accept Снимите флажок с драйвера, а затем выберите Установить, используя клавиши со стрелками и пробел для перемещения и выбора или отмены выбора:
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐│ CUDA Installer ││ - [ ] Driver ││ [ ] 418.39 ││ + [X] CUDA Toolkit 10.1 ││ [X] CUDA Samples 10.1 ││ [X] CUDA Demo Suite 10.1 ││ [X] CUDA Documentation 10.1 ││ Install ││ Options ││ ││ ││ ││ ││ ││ ││ ││ ││ ││ ││ ││ ││ ││ Up/Down: Move | Left/Right: Expand | 'Enter': Select | 'A': Advanced options │Дождитесь завершения установки, во время нее могут появиться сообщения об ошибках, но не волнуйтесь.
Добавьте следующие строки в свой ~/.profile файл для CUDA 10.1
# set PATH for cuda 10.1 installationif [ -d "/usr/local/cuda-10.1/bin/" ]; then export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}fiПерезагрузите систему, чтобы изменения вступили в силу.
Попробуй пройти бота-учителя. Он научит тебя Linux в виде игры: Курсы Linux и DevOPS Бесплатный урок
Я не рекомендую устанавливать драйверы NVIDIA, поставляемые с CUDA, поскольку они не содержат драйверов dkms, которые переносятся в новые обновления ядра.
Репозитории Ubuntu теперь содержат те же драйверы, что и graphics-drivers ППА. Так что не стесняйтесь устанавливать 495.44 водители.
sudo apt install nvidia-driver-495Перезагрузите систему, чтобы новый драйвер вступил в силу.
Теперь загрузите файл CUDA 11.5.0 .run от NVIDIA:
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.5.0/local_installers/cuda_11.5.0_495.29.05_linux.runЗапустите программу .run файл в виде sudo:
sudo sh ./cuda_11.5.0_495.29.05_linux.runЕсли вы получите следующее, просто выберите Continue:
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐│ Existing package manager installation of the driver found. It is strongly ││ recommended that you remove this before continuing. ││ Abort ││ Continue ││ Примите Лицензионное соглашение:
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐│ End User License Agreement ││ -------------------------- ││ ││ NVIDIA Software License Agreement and CUDA Supplement to ││ Software License Agreement. Last updated: October 8, 2021 ││ ││ The CUDA Toolkit End User License Agreement applies to the ││ NVIDIA CUDA Toolkit, the NVIDIA CUDA Samples, the NVIDIA ││ Display Driver, NVIDIA Nsight tools (Visual Studio Edition), ││ and the associated documentation on CUDA APIs, programming ││ model and development tools. If you do not agree with the ││ terms and conditions of the license agreement, then do not ││ download or use the software. ││ ││ Last updated: October 8, 2021. ││ ││ ││ Preface ││ ------- ││ ││──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────││ Do you accept the above EULA? (accept/decline/quit): ││ accept Отмените выбор видеодрайвера, нажав клавишу пробела во время [X] Driver выделяется:
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐│ CUDA Installer ││ - [ ] Driver ││ [ ] 495.29.05 ││ + [X] CUDA Toolkit 11.5 ││ [X] CUDA Samples 11.5 ││ [X] CUDA Demo Suite 11.5 ││ [X] CUDA Documentation 11.5 ││ Options ││ Install ││ ││ ││ ││ ││ ││ ││ ││ ││ ││ ││ ││ ││ ││ Up/Down: Move | Left/Right: Expand | 'Enter': Select | 'A': Advanced options │Затем нажмите стрелку вниз, чтобы Install. Нажмите Enter затем дождитесь завершения установки.
После завершения установки добавьте следующее в нижнюю часть вашего ~/.profile или добавьте его в /etc/profile.d/cuda.sh файл, который вам, возможно, придется создать для всех пользователей (глобальный):
# set PATH for cuda 11.5 installationif [ -d "/usr/local/cuda-11.5/bin/" ]; then export PATH=/usr/local/cuda-11.5/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.5/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}fiУстановить libcudnn8
Добавьте репозиторий:
записка: Репозиторий 20.04 от NVIDIA не предоставляет libcudnn, но репозиторий 18.04 предоставляет и отлично устанавливается в 20.04.
echo "deb http://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu1804/x86_64 /" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/cuda_learn.listУстановите ключ:
sudo apt-key adv --fetch-keys http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pubОбновите систему:
sudo apt updateУстановите libcudnn 8.0.4:
sudo apt install libcudnn8Теперь я рекомендую перезагрузить систему, чтобы изменения вступили в силу.
После перезагрузки проверьте установки:
~$ nvidia-smiThu Nov 18 07:31:31 2021 +-----------------------------------------------------------------------------+| NVIDIA-SMI 495.44 Driver Version: 495.44 CUDA Version: 11.5 ||-------------------------------+----------------------+----------------------+| 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 ... Off | 00000000:01:00.0 On | N/A || 40% 38C P8 1W / 38W | 310MiB / 2000MiB | 4% Default || | | N/A |+-------------------------------+----------------------+----------------------+ +-----------------------------------------------------------------------------+| Processes: || GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory || ID ID Usage ||=============================================================================|| 0 N/A N/A 2091 G /usr/lib/xorg/Xorg 46MiB || 0 N/A N/A 2680 G /usr/lib/xorg/Xorg 163MiB || 0 N/A N/A 2906 G compton 1MiB || 0 N/A N/A 3262 G /opt/waterfox/waterfox 85MiB |+-----------------------------------------------------------------------------+и проверьте установку CUDA:
~$ nvcc -Vnvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driverCopyright (c) 2005-2021 NVIDIA CorporationBuilt on Mon_Sep_13_19:13:29_PDT_2021Cuda compilation tools, release 11.5, V11.5.50Build cuda_11.5.r11.5/compiler.30411180_0и проверьте установку libcudnn:
~$ /sbin/ldconfig -N -v $(sed 's/:/ /' <<< $LD_LIBRARY_PATH) 2>/dev/null | grep libcudnn libcudnn_cnn_infer.so.8 -> libcudnn_cnn_infer.so.8.0.4 libcudnn.so.8 -> libcudnn.so.8.0.4 libcudnn_adv_train.so.8 -> libcudnn_adv_train.so.8.0.4 libcudnn_ops_infer.so.8 -> libcudnn_ops_infer.so.8.0.4 libcudnn_cnn_train.so.8 -> libcudnn_cnn_train.so.8.0.4 libcudnn_adv_infer.so.8 -> libcudnn_adv_infer.so.8.0.4 libcudnn_ops_train.so.8 -> libcudnn_ops_train.so.8.0.4Я просто хочу добавить альтернативное решение, которое в конечном итоге оказывается намного проще и модульнее, ИМХО: используйте образы CUDA docker от Nvidia!
Для этого требуется рабочий (проприетарный) драйвер на хост-компьютере, который можно установить из репозиториев Ubuntu (nvidia-driver-470 является последней поддерживаемой версией драйвера для CUDA compute 3.5).
sudo apt install nvidia-driver-470nvidia-docker2. Смотри это руководство от Nvidia; если вы используете Ubuntu 21+, вам нужно будет заменить $distribution с ubuntu2004 в этот шаг.$ docker pull nvidia/cuda:11.4.2-cudnn8-devel-ubuntu20.04$ docker run -it --rm --gpus all nvidia/cuda:11.4.2-cudnn8-devel-ubuntu20.04nvidia-smi, который покажет тот же результат, который вы получите при запуске nvidia-smi НЕ внутри Docker.Не совершай ошибки.
Загрузите файл .deb раз и навсегда.
Я скачал файл .run и установил его. Но, как только я попытался установить tensorrt, оказалось, что он не может быть установлен вместе с ним.
Я смог установить его только после того, как был установлен драйвер nvidia .deb.
Для всех, кто работает с AWS deep learning base AMI:
Изображение поставляется с несколькими встроенными средами NVIDIA CUDA и по умолчанию работает с одной из них (в моем случае 10), но вы можете переключиться на любую другую, просто изменив символическую ссылку:
$ sudo rm /usr/local/cuda$ sudo ln -s /usr/local/cuda-10.2 /usr/local/cudaДополнительная информация:
https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/tutorial-base.html
Попробуй пройти бота-учителя. Он научит тебя Linux в виде игры: Курсы Linux и DevOPS Бесплатный урок