Ubuntu18.04 + CUDA + CuDNN + Chainerの環境構築【GTX780】





こんにちは。

Ubuntu18.04LTSにGPU版Chainerインストールしたので、手順を残しておきます。

Ubuntu18向けのCUDAが無かったり、悩む箇所が多かったです。

 

また、「GTX1080Tiで構築しました」みたいな記事は多いですが、

さすがに5世代前のGTX780で構築しましたという方は見かけませんでした。

私もGTX1080Ti欲しいです。

 

それにしてもNVIDIA DriverとCUDAにはいつも苦労させられます・・・
貴重な夏休みが1日潰れました。

 


環境

OS : Ubuntu18.04 LTS
GPU : Geforce GTX780
Anaconda3.7 (Python3.7)

 

補足

Anacondaのバージョンは最新の3.7です。

ChainerはPython3.7で問題なく動きますが、

TensorFlowはPython3.7に対応していないようです。

TensorFlowを入れる場合は、3.6の仮想環境を作るか、

古いAnaconda(Anaconda3-5.2より前?)を入れましょう。

今回導入するライブラリ

CUDA 9.0
CuDNN 7.2.1

Chainer
Cupy

 


手順

作業項目としては以下の通り。

  1. 標準ドライバを無効化する。
  2. Nvidia Driverをインストール
  3. Cuda 9.0のインストール
  4. CuDNNのインストール
  5. ChainerとCupyのインストール
  6. 動作確認

 

作業途中に何度かリブートしてますが、一応やったほうが良いです。

最後まで無事に入ったけど、リブートしたら画面真っ暗・・・ということもあったので。

どこで動かなくなったかの切り分けをする意味でも、慎重めにいきましょう。

 

標準ドライバを無効化する。

 

標準ドライバのモジュールを読み込まないように、Ubuntuの起動時に読み込むモジュールのブラックリストに追加します。

以下を記述

再起動

 





Nvidia Driverをインストール

 

対応バージョンの確認は以下から。自分の環境を選択して確認する。
NVIDIAドライバの確認

GTX780のドライバはnvidia-390です。

レポジトリにnvidia-390がないため、先にレポジトリを追加してからインストール。

 

再起動。

GPUが認識されているか確認。

GPUが表示されていたら成功。


 

Cuda 9.0のインストール

 

CUDA9.0をNVIDIAからダウンロードします。
残念ながらUbuntu18.04用はありません。

仕方ないのでUbuntu17.04のもので代用・・・

CUDA9.0のダウンロード

 

インストール

 

またまた、一応再起動。慎重にいきましょう・・・

 


 

CuDNNのインストール

 

次に、CuDNNをインストールします。

CuDNNのダウンロードには会員登録が必要です。
面倒ですが、ここは素直に登録しましょう。

登録とCuDNNのダウンロードは以下から。CuDNNのダウンロード

 

登録が完了したら、先ほどインストールしたCUDAのバージョン(9.0)に合わせたCuDNNをダウンロードします。

 

今回はCuda9.0を入れたので、
Download cuDNN v7.2.1 (August 7, 2018), for CUDA 9.0 から、

  • cuDNN v7.2.1 Runtime Library for Ubuntu16.04 (Deb)
  • cuDNN v7.2.1 Developer Library for Ubuntu16.04 (Deb)

の2つをダウンロード。

こちらも、Ubuntu18.04版はないので16.04版で代用

 

インストール

 


 

ChainerとCupyのインストール

 

動作確認

ChainerでGPU確認

 

利用可能なGPUの番号(0)が表示されれば成功です。

GPU版のChainerが動けば、TensorFlow(GPU)なども問題なく入るでしょう。

 

以上、お疲れさまでした。

 

GTX1080Ti 欲しいですね。(しつこい)

 




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