パッケージのアップデート

Ubuntu 14.04 / 16.04 / 18.04

# apt update
# apt upgrade

CentOS 7

# yum update

ソフトウェア開発パッケージのインストール

Ubuntu 14.04 / 16.04 / 18.04

# apt install build-essential

CentOS 7

# yum groupinstall "Development Tools"

DKMSのインストール

Ubuntu 14.04 / 16.04 / 18.04

# apt install dkms

CentOS 7

# yum install dkms

CUDA Toolkitの入手

CUDA Toolkitは、以下URLから入手します。

• CUDA Toolkit Download

以下項目について選択することで、ダウンロードページが表示されます。

選択項目

ダウンロードページが表示されたら、［ DOWNLOAD ］ボタンをクリックし、利用許諾に同意してファイルをダウンロードしてください。 ダウンロードしたファイルは、SCPなどの手段で高火力GPUサーバーにコピーしてください。

CUDA Toolkit をインストールする

cuda_10.0.130_410.48_linux.run ファイルを用いて CUDA Toolkit（ドライバーなし）をインストールする手順を示します。。

1CUDA Toolkitをインストールします。

# chmod +x cuda_10.0.130_410.48_linux.run
# ./cuda_10.0.130_410.48_linux.run --toolkit --samples --samplespath=/usr/local/cuda-samples --no-opengl-libs --silent

2環境変数を設定するファイルを作成します。

/etc/profile.d/cuda.sh

export CUDA_HOME="/usr/local/cuda" 
export PATH="$CUDA_HOME/bin:$PATH" 
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/lib:$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH" 
export CPATH="/usr/local/include:$CUDA_HOME/include:$CPATH" 
export INCLUDE_PATH="$CUDA_HOME/include"

/etc/profile.d/cuda.csh

setenv CUDA_HOME "/usr/local/cuda" 
setenv PATH "$CUDA_HOME/bin:$PATH" 
setenv LD_LIBRARY_PATH "/usr/local/lib:$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH" 
setenv CPATH "/usr/local/include:$CUDA_HOME/include:$CPATH" 
setenv INCLUDE_PATH "$CUDA_HOME/include"

3設定を反映するため、一度ログアウトし、再度サーバーにログインします。

GPUカード用ドライバーの入手

GPUカード用ドライバーを入手するには、以下URLからご利用モデルを選択します。

• NVIDIA Driver Downloads

プルダウンメニューから、利用するGPUカードのモデルにあわせた項目を選択します。

各高火力GPUサーバーのモデルごとの適切な選択項目

※GPUカードのモデルによって、NVIDIA社サイトが案内するドライバのバージョンが異なることがあります。 場合によってはサーバーやGPUカードの動作不良の原因となりますので、ダウンロード時には十分ご注意ください。

SEARCH ボタンをクリックした後、以下のようなダウンロードページが表示されます。

ダウンロードページが表示されたら、［ DOWNLOAD ］ボタンをクリックし、 利用許諾に同意してファイルをダウンロードします。 ダウンロードしたファイルは、SCPなどの手段で高火力GPUサーバーにコピーしてください。

NVIDIA GPUカード用ドライバーのインストール

GPUサーバー上で、NVIDIA GPUカード用ドライバーをインストールします。

# chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-410.79.run 
# ./NVIDIA-Linux-x86_64-410.79.run --no-opengl-files --no-libglx-indirect --dkms

※ -no-opengl-files および -no-libglx-indirectオプションを指定しなかった場合、Linuxディストリビューションのデスクトップ環境の動作に 支障をきたす場合があります。

cuDNNのダウンロード

cuDNN ダウンロードページを開き、目的のバージョンのcuDNNを選択します。 CUDA 10.0を利用している場合は、「 for CUDA 10.0 」と書かれたバージョンから、 フレームワークが対応している cuDNN バージョンを選択します。 このマニュアルでは、例として cuDNN v7.3.120 （for CUDA10.0）をインストールする場合の手順を説明します。

「 cuDNN v7.3.120 Libray for Linux 」をクリックし、ダウンロードします。
ダウンロードした cudnn-10.0-linux-x64.v7.3.120.tgz には、以下のファイルが含まれれています。

-r--r--r-- root/root    100962 2018-09-19 16:02 cuda/include/cudnn.h
-r--r--r-- root/root     38963 2018-08-03 14:29 cuda/NVIDIA_SLA_cuDNN_Support.txt
lrwxrwxrwx root/root         0 2018-09-21 16:28 cuda/lib64/libcudnn.so -> libcudnn.so.7
lrwxrwxrwx root/root         0 2018-09-21 16:28 cuda/lib64/libcudnn.so.7 -> libcudnn.so.7.3.1
-rwxrwxr-x root/root 345962592 2018-09-21 16:20 cuda/lib64/libcudnn.so.7.3.1
-rw-rw-r-- root/root 346265708 2018-09-21 16:20 cuda/lib64/libcudnn_static.a

ダウンロードしたファイルは、SCPなどを用いて高火力GPUサーバーに転送します。

cuDNNのインストール

GPUサーバー上で、cuDNNをインストールします。

# tar xvzf cudnn-10.0-linux-x64-v7.3.120.tgz
# mv cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
# mv cuda/lib64/* /usr/local/cuda/lib64/

以上でcuDNNのインストールは終了です。 cuDNNは、cuDNNに対応したディープラーニング用フレームワークから利用されます。