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Ubuntuにおける機械学習用PCのセットアップ方法
概要
以下の2つ場合のセットアップを記述
- Ubuntuインストール後のPCに対してNvidiaドライバーを入れる方法
- Nvidiaドライバー等をクリーンインストールしたい場合の方法
Ubuntuインストール後のPCに対してNvidiaドライバーを入れる方法
GPUの確認
GPUがあれば表示されます
lspci | grep -i nvidia
現状入っているNvidia Driver、CUDAの確認
Ubuntuインストール直後の場合、以下2つのコマンドを実行しても何も表示されません
dpkg -l | grep nvidia
dpkg -l | grep cuda
Nvidia Driverの確認
nvidia-smi
Ubuntuインストール直後の場合、以下の表示がされる
コマンド 'nvidia-smi' が見つかりません。次の方法でインストールできます:
nvcコマンドの確認
nvcc -V
Ubuntuインストール直後の場合、以下の表示がされる
コマンド 'nvcc' が見つかりません。次の方法でインストールできます:
Nvidia Driverのインストール
以下の命令によって、GPU側が推薦しているドライバーがインストールされ、再起動が行われます。
sudo ubuntu-drivers install
sudo reboot
再起動後、確認
再起動後に、nvidia-smiを確認
nvidia-smi
すると、以下のような表示がされます
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 470.86 Driver Version: 470.86 CUDA Version: 11.4 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
(省略)
現状入っているNvidia Driver、CUDAの確認
インストール直後と違って、以下コマンドで表示がされます
dpkg -l | grep nvidia
CUDAはまだインストールしていませんが、Anaconda等の仮想環境でcuda-toolkit等をインストールするため、インストールする必要はないでしょう
dpkg -l | grep cuda
更新
sudo apt update
sudo apt upgrade
Minicondaの導入
Miniconda3を公式サイトからダウンロード
PyCharmの導入
PycharmをUbuntu softwareからダウンロード
(任意)MP4コーデックをダウンロード
MP４動画再生に必要なコーデックが含まれているパッケージをインストール
sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras
「了解」ボタンを押し「はい」ボタンを押す
nvccコマンドを利用可能にする
nvcc -Vを使えるようにするためにpathを通す
~/.bashrcファイルの内容の末尾に以下を追加
export PATH="/usr/local/cuda/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"
その後、再起動
sudo reboot
Nvidiaドライバー等をクリーンインストールしたい場合の方法
Nvidia Driver, CUDAを削除
sudo apt-get purge *nvidia*
sudo apt-get purge *cuda*
その他、余計なものを削除
sudo apt autoremove
更新
sudo apt update
sudo apt upgrade
現状入っているNvidia Driver、CUDAの確認
Ubuntuインストール直後の場合と同様に、以下2つのコマンドを実行しても何も表示されません
dpkg -l | grep nvidia
dpkg -l | grep cuda
これ以降は、Ubuntuインストール直後の場合と同様にインストールしていくだけです。
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