मैं Ubuntu 18.04 पर CUDA कैसे स्थापित करूं?

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क्या उडुबा 18.04 पर CUDA स्थापित करने के लिए कोई ट्यूटोरियल है?

एनवीडिया वेबसाइट पर 17.04 और 16.04 के लिए निर्देश 18.04 के लिए काम नहीं करते हैं।

मुझे संदेश मिलता है कि मुझे रिबूट करना है फिर इंस्टॉलर को फिर से चलाना है। हालाँकि जब मैं ऐसा करता हूं तो मुझे फिर से वही संदेश मिलता है।

nvidia cuda 18.04

— Gabs
स्रोत

इसने मेरे लिए काम किया। इसका कौन सा हिस्सा आपके लिए काम नहीं करता है?

— user3667089

यह कहता है कि एक रिबूट की जरूरत है और फिर इंस्टॉलर को फिर से चलाएं, लेकिन मैं कंप्यूटर को रिबूट करता हूं और फिर से इंस्टॉल करने की कोशिश करता हूं और मुझे जो भी मिलता है, वह एक ही संदेश है ...

— Gabs

यहां दिए गए निर्देशों का पालन करने की कोशिश करें जो चालक और कूडा टूलकिट को स्थापित करने के लिए रनफाइल का उपयोग करता है।

— घटना

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मैंने Ubuntu 18.04 पर CUDA 9.1 स्थापित किया है, और बहुत अच्छी तरह से चलाता है।

हालाँकि, मुझे डिफ़ॉल्ट gcc, g ++ को संशोधित करना चाहिए और .deb फ़ाइलों के बजाय .run फ़ाइलों का उपयोग करना चाहिए।

gcc-6 स्थापित करें, g ++ - 6 (CUDA को gcc-6 की आवश्यकता है!)
/ Usr / bin में root, rm gcc, gcc-ar, gcc-nm, gcc-ranlib g ++, फिर ln -s gcc-6 gcc; ln -s gcc-ar-6 gcc-ar; ln -s gcc-nm-6 gcc-nm; ln -s gcc-ranlib-6 gcc-ranlib; और ln -s g ++ - 6 g ++
.run फ़ाइलों का उपयोग करके CUDA स्थापित करें। आप istall ड्राइवर नहीं हो सकते। इसके बजाय, नवीनतम ड्राइवर स्थापित करें (यदि आवश्यक हो, तो NVIDIA-Linux-xxxxxxx.run एनवीडिया से डाउनलोड करें) बेहतर होगा।

बस इतना ही।

मैंने .deb फ़ाइलों का उपयोग करके इंस्टॉल करने की कोशिश की है, लेकिन यह पैकेज संघर्ष का कारण बनता है ताकि मैंने तरीका बदल दिया है।

का आनंद लें!!

— दाए-चुल जो Jo
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मैं gcc को बदलने के बजाय अद्यतन-विकल्पों का उपयोग करने की सलाह देता हूं, अधिक जानकारी के लिए askubuntu.com/questions/26498/choose-gcc-and-g-version देखें

— Mr.WorshipMe

99

एक टर्मिनल में, टाइप करें:

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa

sudo apt update

sudo ubuntu-drivers autoinstall

रिबूट

sudo apt install nvidia-cuda-toolkit gcc-6

nvcc --version

मेरे पास एक gtx970 ग्राफिक्स कार्ड है और उबंटू 18.04 की एक ताजा स्थापना है

इसने मेरे लिए काम किया

— eromod
स्रोत

10

इसका उत्तर स्वीकार किया जाना चाहिए

— luboskrnac

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यह ज्यादातर मेरे लिए काम करता था। केवल समस्या उबंटु-चालकों को नहीं मिली थी और उन्हें इसे ठीक करके चलाना था: सुडोल एप्ट-गेट स्थापित उबंटू-ड्राइवर-कॉमन (इसे यहां देखें: askubuntu.com/a/361868/766963 )

— Volkan Pakty

इसने मेरे लिए काम किया, हालाँकि मुझे ऑटोइंस्टाल चलाने से पहले UI से nouveau पर वापस जाना पड़ा (v390 स्थापित करते समय v396 को स्थापित करने की सूचना मिली)

— एलेक्स रेकिंग

1

यह पूरी तरह से काम किया। हालांकि sudo apt upgradeसब कुछ फिर से तोड़ दिया, उन्नयन के साथ सावधान रहें!

— लुइस

1

मेरे लिए, autoinstallकमांड का परिणाम हैThe following packages have unmet dependencies: nvidia-driver-415

— MrMartin

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मल्टीवर्स रिपॉजिटरी सक्षम करें, एनवीडिया ड्राइवर और एनवीडिया-क्यूडा-टूलकिट और जीसीसी 6 स्थापित करें (अधिमानतः आसानी से संस्करणों को स्विच करने के लिए अपडेट-विकल्प का उपयोग करके):

सॉफ़्टवेयर और अपडेट में, प्रतिबंधित और मल्टीवर्स रिपॉजिटरी का चयन करें
सॉफ़्टवेयर और अपडेट में अतिरिक्त ड्राइवर टैब में NVIDIA मालिकाना ड्राइवर का चयन करें (CUDA 9 के लिए 390)
sudo apt update && sudo apt install nvidia-cuda-toolkit, या इसे ubuntu केंद्र से इंस्टॉल करें।
CUDA को gcc6 की आवश्यकता है, यहाँ बताए अनुसार gcc7 और gcc6 दोनों को बनाए रखने के लिए अद्यतन-विकल्प का उपयोग करें ।

वैकल्पिक रूप से आप टेलर के निर्देशों का पालन कर सकते हैं :

मालिकाना NVIDIA चालक को स्थापित करने के बाद, CUDA 9 स्थापना को उनकी साइट से डाउनलोड करें (Ubuntu 17.04 रनफाइल संस्करण प्राप्त करें)
डाउनलोड की गई फ़ाइल को निष्पादन योग्य बनाएं sudo chmod +x
इसे --override ध्वज के साथ चलाएं
नियम और शर्तों को स्वीकार करें, असमर्थित कॉन्फ़िगरेशन के साथ स्थापित करने के लिए हां कहें, और लिनक्स-x86_64 384.81 के लिए "NVIDIA त्वरित ग्राफिक्स ड्राइवर स्थापित न करें?"। सुनिश्चित करें कि आप नए ड्राइवर को स्थापित करने के लिए सहमत नहीं हैं।
Gcc6 का उपयोग करने के बारे में ऊपर देखें

दूसरी विधि में नकारात्मक पक्ष यह है कि इसे अपग्रेड या हटाना आसान नहीं है।

— Mr.WorshipMe
स्रोत

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हालाँकि पैकेज पेज का लिंक उपयोगी है, और यहाँ पर पर्याप्त जानकारी है कि यह "लिंक-ओनली उत्तर" या कुछ भी नहीं है, मैं यह सलाह देता हूं कि आप इसे एडिट करने के लिए बताएं कि आप किस तरह की सिफारिश कर रहे हैं।

— एलिया कगन

5

मुझे ऊपर दिए गए उत्तर पर संदेह है, क्योंकि वे पूरे NVidia ड्राइवर सबसिस्टम के बिना सिस्टम को छोड़ देते हैं। मैं अनुमान लगा सकता हूं कि क्यूडा ड्राइवरों में क्यों नहीं खींचता है, हालांकि मैं शायद इसे अन्यथा पसंद करना चाहूंगा। मुझे यह भी निश्चित नहीं है कि नवीनतम ड्राइवर प्राप्त करने का उचित तरीका क्या है, लेकिन अभी ऐसा लगता है:

sudo apt-get Install nvidia-driver-390

— हयवान एम
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यदि आप Ubuntu रिपॉजिटरी से एनवीडिया ड्राइवर स्थापित नहीं करते हैं, तो आपको हर कर्नेल अपडेट के बाद उन्हें फिर से इंस्टॉल करना पड़ सकता है।

— ubfan1

आपको शायद nvidia-driver-390-dev

— Mr.WorshipMe

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CUDA टूलकिट ने आखिरकार 18.04 ubuntu समर्थन जारी किया

— FlyingZipper
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यह जो मैंने किया है। अतिरिक्त सामान जोड़ा जा सकता है जो मुझे शायद करना नहीं था, लेकिन मैं इसे वैसे भी शामिल करने जा रहा हूं।

सबसे पहले ppa रिपॉजिटरी ड्राइवर प्राप्त करें। (मैं कहूंगा कि इसे स्थापित करने से पहले आवश्यक है, जब तक कि आप मृत्यु के कुछ लॉगिन लूप को जोखिम में नहीं डालना चाहते)।

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update

फिर नवीनतम ड्राइवर स्थापित करें। मैं अतिरिक्त ड्राइवर टैब में सॉफ़्टवेयर और अपडेट नामक अधिकांश भाग के लिए GUI updater का उपयोग करता हूं। आज तक एनवीडिया चालक 396 उपलब्ध है।

G ++ - 6 और gcc-6 प्राप्त करें। (आवश्यक)

sudo apt install g++-6
sudo apt install gcc-6

आप एनवीडिया-क्यूडा-टूलकिट का उपयोग करने की कोशिश कर सकते हैं, लेकिन पुस्तकालयों के लिए मार्ग मेरे लिए परिचित नहीं थे। मैं इसके साथ खिलवाड़ नहीं करना चाहता था।

(मैं शायद इस एक को छोड़ दूंगा, लेकिन अगर अन्य सामान मुद्दे दे रहा है तो उस पर जाएं)

sudo apt install nvidia-cuda-toolkit

मैंने Ubuntu 17.04 के लिए 9.1 रन फ़ाइल स्थापित करना समाप्त कर दिया। डाउनलोड करो। फ़ाइल को निष्पादन योग्य के रूप में चिह्नित करें (मैं डेस्कटॉप में फ़ाइल पर राइट क्लिक करता हूं)। टर्मिनल में जाओ और डाल दिया। (आवश्यक)

./cuda_9.1.85_387.26_linux.run --override

यह नए जीसीसी संकलक का उपयोग करके इसे स्थापित करेगा। यह आपको सवालों का एक गुच्छा देगा, और यह उन्हें तुरंत जवाब देना चाहेगा।

असमर्थित कनफ़िगरेशन के लिए हां में उत्तर दें।

एनवीडिया ड्राइवर के लिए नहीं।

हां- टू टूलकिट

मैंने डिफ़ॉल्ट इंस्टॉल स्थानों का उपयोग किया

उसके बाद स्थापित किया गया है तो सुनिश्चित करें कि आप अपने रास्ते सेट करें। रन फ़ाइल आपको एक रिमाइंडर भी देगी। इसके अलावा एनवीडिया प्रलेखन आपको बताएगा कि क्या निर्यात करना है।

echo 'export PATH=/usr/local/cuda-9.1/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bash.rc
source ~/.bashrc

अंत में आपको gcc-6 और g ++ - 6 के लिए simlinks सेट करना होगा या आपको अपने खुद के कोड को कंपेयर करने की चेतावनी मिलेगी। (आवश्यक)

sudo ln -s /usr/bin/gcc-6 /usr/local/cuda/bin/gcc
sudo ln -s /usr/bin/g++-6 /usr/local/cuda/bin/g++

सिस्टम को रिबूट करें। (आवश्यक)

— डेरेक स्टिन्सन
स्रोत

अच्छा जवाब है, लेकिन मेरी स्थिति में उबंटू रेपो एनवीडिया ड्राइवर गलत उप-संस्करण था! इस पोस्ट करने के समय nvidia-396पैकेज 396.37 संस्करण है जो मेरे GeForce GTX 950 के लिए काम नहीं करता है। इसलिए मुझे मैन्युअल रूप से 396.18 स्थापित करना था! तो ड्राइवर की जांच करना सुनिश्चित करें कि आपको वास्तव में क्या चाहिए।

— सालोटज

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आइए देखें कि 16.04 के लिए मेरा जवाब कैसे है:

Ubuntu 17.10 के लिए CUDA डाउनलोड करें (रनफ़ाइल लोकल) - Tensorflow CUDA 9.0 की सिफारिश करता है - CUDA 9.2 tf के साथ काम नहीं करता है
CUDA आवश्यकताएँ स्थापित करें (नीचे अनुभाग देखें)
Daud sudo sh cuda_7.5.18_linux.run
कमांड लाइन प्रॉम्प्ट का पालन करें।

अगला चरण: cuDNN इंस्टॉल करें

सीयूडीए 9.2

$ nvidia-smi
Fri Jun  8 18:09:24 2018       
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 390.48                 Driver Version: 390.48                    |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| 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 940MX       Off  | 00000000:02:00.0 Off |                  N/A |
| N/A   72C    P0    N/A /  N/A |    512MiB /  2004MiB |     90%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |
|=============================================================================|
|    0      1031      G   /usr/lib/xorg/Xorg                           276MiB |
|    0      3072      G   ...-token=0F06A89A68C1B8739F1AB9EF1C5654F9   232MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+

$ nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2018 NVIDIA Corporation
Built on Wed_Apr_11_23:16:29_CDT_2018
Cuda compilation tools, release 9.2, V9.2.88

चेतावनी : डिस्प्ले ड्राइवर स्थापित न करें! (कम से कम यह मेरे थिंकपैड T460p पर काम नहीं किया)

सीएफए 9.0 tf के लिए

$ nvidia-smi
Sat Jun  9 08:55:30 2018       
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 390.48                 Driver Version: 390.48                    |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| 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 940MX       Off  | 00000000:02:00.0 Off |                  N/A |
| N/A   68C    P0    N/A /  N/A |    595MiB /  2004MiB |     91%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |
|=============================================================================|
|    0      1036      G   /usr/lib/xorg/Xorg                           350MiB |
|    0      2531      G   ...-token=FA7CF967F32AD2277A4B0EA78D1CB8D4   241MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+

तथा

$ nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2017 NVIDIA Corporation
Built on Fri_Sep__1_21:08:03_CDT_2017
Cuda compilation tools, release 9.0, V9.0.176

CUDA आवश्यकताएँ

$ sudo apt-get install gcc-6 g++-6
$ sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-6 50
$ sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-6 50

के साथ सत्यापित करें

$ gcc -v
Using built-in specs.
COLLECT_GCC=gcc
COLLECT_LTO_WRAPPER=/usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/6/lto-wrapper
Target: x86_64-linux-gnu
Configured with: ../src/configure -v --with-pkgversion='Ubuntu 6.4.0-17ubuntu1' --with-bugurl=file:///usr/share/doc/gcc-6/README.Bugs --enable-languages=c,ada,c++,go,d,fortran,objc,obj-c++ --prefix=/usr --with-as=/usr/bin/x86_64-linux-gnu-as --with-ld=/usr/bin/x86_64-linux-gnu-ld --program-suffix=-6 --program-prefix=x86_64-linux-gnu- --enable-shared --enable-linker-build-id --libexecdir=/usr/lib --without-included-gettext --enable-threads=posix --libdir=/usr/lib --enable-nls --with-sysroot=/ --enable-clocale=gnu --enable-libstdcxx-debug --enable-libstdcxx-time=yes --with-default-libstdcxx-abi=new --enable-gnu-unique-object --disable-vtable-verify --enable-libmpx --enable-plugin --enable-default-pie --with-system-zlib --with-target-system-zlib --enable-objc-gc=auto --enable-multiarch --disable-werror --with-arch-32=i686 --with-abi=m64 --with-multilib-list=m32,m64,mx32 --enable-multilib --with-tune=generic --enable-checking=release --build=x86_64-linux-gnu --host=x86_64-linux-gnu --target=x86_64-linux-gnu
Thread model: posix
gcc version 6.4.0 20180424 (Ubuntu 6.4.0-17ubuntu1)

— मार्टिन थोमा
स्रोत

0

CUDA स्थापना में मेरा अपना अनुभव। उबंटू 18.04 पर परीक्षण किया गया। कार्य:

Palit GeForce GTX 1080 Ti GameRock 11GB GDDR5X [NEB108TT15LC-1020G] के लिए ग्राफिकल ड्राइवर स्थापित करें।
सभी उपयोगकर्ताओं के लिए CUDA लाइब्रेरी स्थापित करें।

सम्बंधित लिंक्स:

Ubuntu 18.04 LTS पर Nvidia CUDA टूलकिट कैसे स्थापित करें - https://www.howtoforge.com/tutorial/how-to-install-nvidia-cuda-on-ubuntu-1804/
उडुबा 18.04 पर CUDA 9.2 कैसे स्थापित करें - https://www.pugetsystems.com/labs/hpc/How-to-install-CUDA-9-2-on-Ubuntu-18-04-1184/
Ubuntu 18.04 में एनवीडिया ड्राइवर को कैसे स्थापित करें - https://askubuntu.com/a/1056128/672237
लिनक्स के लिए NVIDIA CUDA इंस्टॉलेशन गाइड - https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html
NVIDIA के लिए कमांड उबंटू 16.04 पर स्थापित हैं - http://christopher5106.github.io/nvidia/2016/12/30/commands-nvidia-install-ubuntu-16-04.html

NVIDIA ड्राइवर स्थापना

NVIDIA वेब-साइट पर जाएं - https://www.nvidia.com/Download/index.aspx और अपने GPU के लिए नवीनतम ड्राइवर प्राप्त करें। मेरे मामले में यह है:

Product Type: GeForce
Product Series: GeForce 10 Series
Product: GeForce GTX 1080 Ti
Operating System: Linux 64-bit
Language: English (US)
Press <SEARCH> button and check that founded driver is supporting your GPU
in "SUPPORTED PRODUCTS" tab.

डाउनलोड करो। मेरे मामले में फ़ाइल नाम है:NVIDIA-Linux-x86_64-410.78.run

# Change permission to run and execute it
sudo chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-410.78.run

# Before installation install gcc and make packages:
sudo apt install gcc
sudo apt install make

टेक्स्ट मोड में ड्राइवर इंस्टॉलेशन चलाना बेहतर है। टेक्स्ट मोड के <Ctrl>+<Alt>+<F3>लिए, कंसोल को दबाएं और लॉगिन करें।

सबसे अधिक संभावना है कि आपको पहले से स्थापित ग्राफिकल ड्राइवर के साथ समस्या होगी, जिसे नूवो कहा जाता है।

# Remove Nouveau driver
sudo apt –purge remove xserver-xorg-video-nouveau
# Remove previously installed NVIDIA driver
sudo apt purge nvidia*

# Execute file and answer the questions during installation
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-410.78.run

# Reboot Ubuntu
sudo reboot

# To check if installation is successful
nvidia-smi

आपको एनवीडिया ड्राइवर्स का टर्मिनल आउटपुट देखना चाहिए:

# Check again
lsmod | grep nouveau  # should be zero output
lsmod | grep nvidia   # should be non-zero output

# Another check. {tab} means you should press <Tab> button on your keyboard.
cat /proc/driver/nvidia/gpus/{tab}/information

आपको अपने GPU का सही मॉडल देखना चाहिए:

सभी उपयोगकर्ताओं के लिए CUDA पुस्तकालय स्थापित करना

# Install gcc, kernel headers and development libraries
sudo apt install gcc-6 g++-6 linux-headers-$(uname -r) freeglut3-dev libxmu-dev libpcap-dev

CUDA टूलकिट को - https://developer.nvidia.com/cuda-downloads से डाउनलोड करें: चुनें Linux, x86_64, Ubuntu, 18.04, runfile (local)।

2.0 जीबी फ़ाइल डाउनलोड करें: cuda_10.0.130_410.48_linux.run

# Change permissions and run it
sudo chmod +x cuda_10.0.130_410.48_linux.run
sudo ./cuda_10.0.130_410.48_linux.run

If installation is successful, your should see the following output:
===========
= Summary =
===========

Toolkit: Installed in /usr/local/cuda-10.0
Samples: Not Selected

Please make sure that
 - PATH includes /usr/local/cuda-10.0/bin
 - LD_LIBRARY_PATH includes /usr/local/cuda-10.0/lib64, or, add /usr/local/cuda-10.0/lib64 to /etc/ld.so.conf and run ldconfig as root

अपने सिस्टम पर सभी उपयोगकर्ताओं (और अनुप्रयोगों) के लिए CUDA वातावरण को कॉन्फ़िगर करने के लिए दो फ़ाइलें बनाएं (अपनी पसंद का sudo और एक टेक्स्ट एडिटर का उपयोग करें)

# Create file cuda.sh
sudo touch /etc/profile.d/cuda.sh
# Open cuda.sh file
sudo nano /etc/profile.d/cuda.sh
# Add content to the file
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
export CUDADIR=/usr/local/cuda

# Also create file cuda.conf
sudo touch /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf
# Open cuda.conf file
sudo nano /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf
# Add content to the file
/usr/local/cuda/lib64

# Restart ldconfig
sudo ldconfig

# Create symbolic links to GCC6 in the CUDA bin folder.
sudo ln -s /usr/bin/gcc-6 /usr/local/cuda-10.0/bin/gcc
sudo ln -s /usr/bin/g++-6 /usr/local/cuda-10.0/bin/g++

# Test CUDA by building the examples
# Copy the CUDA samples source directory to someplace in your home directory
# Go to the directory with the samples and run:
make -j4

# There could be compilation error for the samples
# Error: cannot find -lGL
# I was able to fix it by following the instructions in this link:
# http://techtidings.blogspot.com/2012/01/problem-with-libglso-on-64-bit-ubuntu.html (the final two commands)
sudo rm /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libGL.so
sudo ln -s /usr/lib/libGL.so.1 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libGL.so

— FooBar167
स्रोत