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【環境構築】WSL-CUDA, CuDNN
この記事では、WSL環境にCUDAとCuDNNを導入する手順について詳しく説明します。以下に、CUDAとCuDNNのインストール手順を順を追って説明します。
a.通常のCUDA
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-wsl-ubuntu.pin
sudo mv cuda-wsl-ubuntu.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.3.1/local_installers/cuda-repo-wsl-ubuntu-12-3-local_12.3.1-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-wsl-ubuntu-12-3-local_12.3.1-1_amd64.deb
sudo cp /var/cuda-repo-wsl-ubuntu-12-3-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda-toolkit-12-3
echo 'export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
# LD_LIBRARY_PATH 環境変数に /usr/local/cuda-12/lib64 を追加で、システムがCUDA 12のライブラリを見つけることができる
echo 'export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-12/lib64"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
nvcc --version
b.CUPTI入りのCUDA
apache tvmでPAPIでパフォーマンス計測したいときに使用
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-wsl-ubuntu.pin
sudo mv cuda-wsl-ubuntu.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.1.1/local_installers/cuda-repo-wsl-ubuntu-12-1-local_12.1.1-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-wsl-ubuntu-12-1-local_12.1.1-1_amd64.deb
sudo cp /var/cuda-repo-wsl-ubuntu-12-1-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda
PAPI
- https://tvm.apache.org/docs/how_to/profile/papi.html にbitbucket上のリポジトリをクローンするよう書いてあるがサポートされていない。サポートされている下記のリポジトリを使用。
参考URL
- https://github.com/icl-utk-edu/papi/blob/master/INSTALL.txt
- https://github.com/icl-utk-edu/papi/blob/master/src/components/cuda/README.md
git clone https://github.com/icl-utk-edu/papi.git
# 環境変数の設定。一応上記参考URLを読むこと
export PAPI_CUDA_ROOT=/usr/local/cuda
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/lib64:$PAPI_CUDA_ROOT/lib64
# srcディレクトリで実行
./configure --with-components="cuda"
# PAPIのソースコードディレクトリに移動し、次の `configure` コマンドを実行
./configure --with-components="cuda"
# makeを実行してPAPIをビルド
make
# PAPIをシステムにインストール
make install
make test
テストはcudaをtargetに使用してpapiで項目を計測できればクリアとする
CuDNN
cp /mnt/c/Users/thyt/Downloads/cudnn-local-repo-ubuntu2204-8.9.7.29_1.0-1_amd64.deb /home/hayato
sudo dpkg -i cudnn-local-repo-ubuntu2204-8.9.7.29_1.0-1_amd64.deb
sudo cp /var/cudnn-local-repo-ubuntu2204-8.9.7.29/cudnn-local-08A7D361-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
sudo apt update
sudo apt install libcudnn8
sudo apt install libcudnn8-dev
メモ
Pytorch-gpu等の動作確認はしていない
参考
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