(2020년 10월 갱신: 설정 화면이 바뀌었기 때문에 최신판도 갱신)

최근에는 GPU와 딥 러닝 기술의 발전으로 폭넓은 태스크에 적용할 수 있게 되어 왔습니다.

그럼 여러분은 자신의 환경에서 sudo를 사용할 수 있습니까?
회사에 근무하는 분 등은 사용할 수없는 경우가 많을 것입니다.

최근에는 딥 러닝 프레임워크의 발전에 의해 pip나 conda만으로 sudo를 사용하지 않고, GPU를 간단하게 사용할 수 있게 되어 왔습니다만, 그래도 여전히 CUDA를 인스톨할 필요성에 육박할 수도 있을 것입니다.

CUDA는 원하지만 sudo는 사용할 수 없으며 시스템의 CUDA를 변경하는 것은 무서운 이유는 로컬로 설치입니다!

파일 다운로드는 오래된 녀석과 동일하지만 10.x 이후에는 상당히 작업이 변경되었으므로 그 절차를 설명합니다.

run 파일 시작 후

sh cuda_**_linux.run
를 한 후, 아래와 같은 화면이 됩니다.


accept를 입력합니다.

그러면 다음 화면이 표시되므로 Enter 키를 눌러 다음과 같이 CUDA Toolkit 10.1 만 설치하십시오.



그런 다음 커서를 CUDA Toolkit 10.1에 맞추고 A를 입력합니다.
그러면 다음 화면으로 이동하므로 Change Toolkit Install Path 커서를 맞추고 Enter를 누르면 설치 경로를 입력할 수 있게 되므로 입력합니다.
그런 다음 아래와 같이 모든 검사를 제거하십시오 (/usr/local 파일은 sudo가 필요하므로 할 수 없습니다).



그리고 Done → Install로 설치를 할 수 있을 것입니다.

오래된 사람 (9.x보다 오래된 경우)

가정 환경, 전제는 다음과 같습니다.
- 우분투 16.04
- Nvidia-driver가 들어 있습니다.
- CUDA9.1은 /usr/local이지만 CUDA9.0을 원합니다.
- sudo는 사용할 수 없습니다.

설치

sudo는 사용할 수 없는 전제이므로 당연히 apt 야는 사용하지 않습니다.

우선 공식 페이지로 가서 Legacy Releases로
htps : //에서 ゔぇぺぺr. 응아아. 코 m / 쿠다 - ww 아아 ds



중요한 것은 runfile(local)를 선택하는 것.
에서 Base Installer에서 다운로드하십시오.



그래서 원하는 곳에서 시작.
Instructions에 sudo라고 쓰고 있는 녀석!이라고 하는 사람,
초조하지 마십시오. 이 runfile의 기본 설치 위치는 /usr/local어쨌든 시작 자체에는 sudo가 필요하지 않습니다.
그래서 sudo를 제거하고 시작합시다.

sh cuda_**_linux.run

그러면 이용 규약이 나옵니다.
한 번 더 읽고 있다면 q를 눌러 건너 뛸 수 있습니다.
그리고 accept와 유형.

그리고 이런 느낌으로 설정.

# ドライバーいる? (いるならyで)
Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 375.26?
(y)es/(n)o/(q)uit: n

# CUDA 9.0インストールする? (ここ重要1,絶対y)
Install the CUDA 9.0 Toolkit?
(y)es/(n)o/(q)uit: y

# パスを指定してね(ここ重要2)
Enter Toolkit Location
 \[ default is /usr/local/cuda-9.0 \]:/home/hogehoge/cuda-9.0

# symbolic linkいる? (たぶん作れないのでn)
Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?
(y)es/(n)o/(q)uit: n

# サンプルいる? (煙がもやもやするやつ。好きならどうぞ)
Install the CUDA 9.0 Samples?
(y)es/(n)o/(q)uit: n

잠시 기다립니다.
이제 OK.

통행

설치한 cuda를 환경 변수의 $LD_LIBRARY_PATH를 통과시키자.

CuDNN 설치

Tensorflow와 같은 프레임워크를 사용하는 경우 대부분 CuDNN을 넣어야 하기 때문입니다.

공식 페이지(회원 등록이 필요합니다)
htps : //에서 ゔぇぺぺr. 응아아. 코 m / rdp / 후 rm / 쿠 드 - w w ぉ 아 d - r ゔ

tar xzvf cudnn-**.tgz 
cp -a cuda/lib64/* /home/hogehoge/cuda-9.0/lib64/
cp -a cuda/include/* /home/hogehoge/cuda-9.0/include/

참고

이것으로 완료!
수고하셨습니다.