ubuntu14.04에 cuda8.0 설치
4468 단어 DeepLearningUbuntu
ubuntu 초기화 sudo apt -y update
sudo apt -y upgrade
필요한 설정을 하다.
아직 디버깅은 안 했지만 거의 없을 거예요.
https://github.com/miyamotok0105/setup_tool/blob/master/ubuntu_setup.sh
nvidia에서 deb 다운로드
ubuntu14.04에 cuda8.0 스크립트를 추가합니다.아직 안 해봤어요.
https://github.com/miyamotok0105/setup_tool/blob/master/cuda_cudnn_setup.sh
보통 넣는 경우는 아래와 같습니다.
이미지 다운로드(1.9GB)wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/8.0/prod/local_installers/cuda-repo-ubuntu1404-8-0-local_8.0.44-1_amd64-deb
cuda 설치 sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404-8-0-local_8.0.44-1_amd64.deb
sudo apt update
sudo apt install cuda
.bashrc에 기술하기 export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-8.0
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:${CUDA_HOME}/lib64
export PATH=$PATH:${CUDA_HOME}/bin
반영source .bashrc
cuda 이동 여부 확인cd /usr/local/cuda-8.0
sudo make
cuDNN 설치
Deep Learning에 특화된 라이브러리로 볼륨 등의 계산을 고속으로 처리할 수 있습니다.라이브러리를 얻기 위해서는 개발자가 등록해야 합니다.
사용자 등록 및 다운로드 페이지
다운로드하려면 여기를 선택하십시오.
펴다tar -zxf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
복사sudo cp lib64/* /usr/local/cuda/lib64/
sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
확인
cuda 경로 통과 확인which nvcc
nvidia-smi
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI xxx.xx Driver Version: xxx.xx |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| 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 TIT... Off | 0000:00:00.0 Off | N/A |
| 22% 34C P0 70W / 250W | 0MiB / 12206MiB | 0% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
주의사항
만약 cuda의 구축이 성공하지 못하거나 경로가 순조롭지 않으면 DL 라이브러리의 설치가 때때로 구축에 실패할 수 있습니다.
cuda-8.0에는 gcc가 지원되지 않는 5개 이상의 버전이 적혀 있습니다.gcc버전에 따라 구축 오류도 아리르입니다.
http://blog.mixable.de/nvidia-cuda-on-ubuntu-unsupported-gnu-version-gcc-versions-later-than-5-are-not-supported/
https://plus.google.com/+YoheiKuga/posts/19JtReDP6K5
인용하다
Reference
이 문제에 관하여(ubuntu14.04에 cuda8.0 설치), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
https://qiita.com/miyamotok0105/items/cff0d2bd0bdc9f7017ad
텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
우수한 개발자 콘텐츠 발견에 전념
(Collection and Share based on the CC Protocol.)
sudo apt -y update
sudo apt -y upgrade
ubuntu14.04에 cuda8.0 스크립트를 추가합니다.아직 안 해봤어요.
https://github.com/miyamotok0105/setup_tool/blob/master/cuda_cudnn_setup.sh
보통 넣는 경우는 아래와 같습니다.
이미지 다운로드(1.9GB)
wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/8.0/prod/local_installers/cuda-repo-ubuntu1404-8-0-local_8.0.44-1_amd64-deb
cuda 설치 sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404-8-0-local_8.0.44-1_amd64.deb
sudo apt update
sudo apt install cuda
.bashrc에 기술하기 export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-8.0
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:${CUDA_HOME}/lib64
export PATH=$PATH:${CUDA_HOME}/bin
반영source .bashrc
cuda 이동 여부 확인cd /usr/local/cuda-8.0
sudo make
cuDNN 설치
Deep Learning에 특화된 라이브러리로 볼륨 등의 계산을 고속으로 처리할 수 있습니다.라이브러리를 얻기 위해서는 개발자가 등록해야 합니다.
사용자 등록 및 다운로드 페이지
다운로드하려면 여기를 선택하십시오.
펴다tar -zxf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
복사sudo cp lib64/* /usr/local/cuda/lib64/
sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
확인
cuda 경로 통과 확인which nvcc
nvidia-smi
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI xxx.xx Driver Version: xxx.xx |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| 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 TIT... Off | 0000:00:00.0 Off | N/A |
| 22% 34C P0 70W / 250W | 0MiB / 12206MiB | 0% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
주의사항
만약 cuda의 구축이 성공하지 못하거나 경로가 순조롭지 않으면 DL 라이브러리의 설치가 때때로 구축에 실패할 수 있습니다.
cuda-8.0에는 gcc가 지원되지 않는 5개 이상의 버전이 적혀 있습니다.gcc버전에 따라 구축 오류도 아리르입니다.
http://blog.mixable.de/nvidia-cuda-on-ubuntu-unsupported-gnu-version-gcc-versions-later-than-5-are-not-supported/
https://plus.google.com/+YoheiKuga/posts/19JtReDP6K5
인용하다
Reference
이 문제에 관하여(ubuntu14.04에 cuda8.0 설치), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
https://qiita.com/miyamotok0105/items/cff0d2bd0bdc9f7017ad
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sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404-8-0-local_8.0.44-1_amd64.deb
sudo apt update
sudo apt install cuda
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-8.0
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:${CUDA_HOME}/lib64
export PATH=$PATH:${CUDA_HOME}/bin
반영source .bashrc
cuda 이동 여부 확인cd /usr/local/cuda-8.0
sudo make
cuDNN 설치
Deep Learning에 특화된 라이브러리로 볼륨 등의 계산을 고속으로 처리할 수 있습니다.라이브러리를 얻기 위해서는 개발자가 등록해야 합니다.
사용자 등록 및 다운로드 페이지
다운로드하려면 여기를 선택하십시오.
펴다tar -zxf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
복사sudo cp lib64/* /usr/local/cuda/lib64/
sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
확인
cuda 경로 통과 확인which nvcc
nvidia-smi
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI xxx.xx Driver Version: xxx.xx |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| 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 TIT... Off | 0000:00:00.0 Off | N/A |
| 22% 34C P0 70W / 250W | 0MiB / 12206MiB | 0% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
주의사항
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https://qiita.com/miyamotok0105/items/cff0d2bd0bdc9f7017ad
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tar -zxf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
sudo cp lib64/* /usr/local/cuda/lib64/
sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
cuda 경로 통과 확인
which nvcc
nvidia-smi
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI xxx.xx Driver Version: xxx.xx |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| 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 TIT... Off | 0000:00:00.0 Off | N/A |
| 22% 34C P0 70W / 250W | 0MiB / 12206MiB | 0% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
주의사항
만약 cuda의 구축이 성공하지 못하거나 경로가 순조롭지 않으면 DL 라이브러리의 설치가 때때로 구축에 실패할 수 있습니다.
cuda-8.0에는 gcc가 지원되지 않는 5개 이상의 버전이 적혀 있습니다.gcc버전에 따라 구축 오류도 아리르입니다.
http://blog.mixable.de/nvidia-cuda-on-ubuntu-unsupported-gnu-version-gcc-versions-later-than-5-are-not-supported/
https://plus.google.com/+YoheiKuga/posts/19JtReDP6K5
인용하다
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이 문제에 관하여(ubuntu14.04에 cuda8.0 설치), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
https://qiita.com/miyamotok0105/items/cff0d2bd0bdc9f7017ad
텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
우수한 개발자 콘텐츠 발견에 전념
(Collection and Share based on the CC Protocol.)
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이 문제에 관하여(ubuntu14.04에 cuda8.0 설치), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다 https://qiita.com/miyamotok0105/items/cff0d2bd0bdc9f7017ad텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
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