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【環境構築】WSL-CUDA, CuDNN

2023/12/23に公開

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

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=WSL-Ubuntu&target_version=2.0&target_type=deb_local

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
https://developer.nvidia.com/cuda-12-1-1-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=WSL-Ubuntu&target_version=2.0&target_type=deb_local

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

参考URL

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

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

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

https://touch-sp.hatenablog.com/entry/2022/05/05/114358#CUDA-toolkitのインストール
https://zenn.dev/ylabo0717/articles/48796b7f3470c7#2-3.-cudnnのインストール
https://touch-sp.hatenablog.com/entry/2022/05/05/114358#CUDA-toolkitのインストール

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