Einfache Installation von Nvidia-Treibern mit neuester CUDA-Version
Inhaltsverzeichnis
- Einführung
- Überblick über CUDA und GPU-Beschleunigung
- Überprüfen der NVIDIA-GPU auf Ihrem Computer
- Deinstallation der vorhandenen NVIDIA-Treiber
- Installation der NVIDIA-Treiber
- Überprüfung der Treiberversion und CUDA-Version
- Herunterladen und Installation des CUDA-Toolkits
- Überprüfung der CUDA-Installation
- Herunterladen und Installation von cuDNN
- Überprüfung der cuDNN-Installation
- Fazit
Einführung
In der heutigen Code-Monkeys-Anleitung werden wir demonstrieren, wie Sie problemlos NVIDIA-Treiber und die CUDA-Plattform installieren können. Diese Installation ermöglicht die Verwendung der neuesten Version von TensorFlow und anderen Deep-Learning-Bibliotheken wie PyTorch. Durch die Einbindung der GPU als Ressource können wir die Leistung unserer Neuronalen Netzwerke verbessern und diese effizienter trainieren. Darüber hinaus werden wir auch den Installationsprozess für die KuDNN-Bibliothek behandeln, die uns eine zusätzliche Beschleunigung beim Training unserer Netze bietet.
In diesem Artikel werden wir die Schritte zur Installation und Konfiguration im Detail erläutern. Wir empfehlen, den Artikel Schritt für Schritt zu befolgen, um sicherzustellen, dass alles reibungslos funktioniert. Wir haben auch eine Datei mit den Installationsanweisungen bereitgestellt, die dem Video beigefügt ist.
Überblick über CUDA und GPU-Beschleunigung
CUDA ist eine parallele Programmierplattform und eine Anwendungsschnittstelle (API), die von NVIDIA entwickelt wurde. Sie ermöglicht Entwicklern, auf die Leistung der GPU zuzugreifen und diese zur Beschleunigung von Berechnungen zu nutzen. Die GPU (Graphics Processing Unit) ist aufgrund ihrer Architektur besonders gut zur parallelen Verarbeitung geeignet und bietet eine enorme Geschwindigkeit und Leistung für rechenintensive Aufgaben wie maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz.
Durch die Installation der NVIDIA-Treiber und des CUDA-Toolkits können wir unsere GPUs effizient nutzen und die Leistung sowohl beim Training von neuronalen Netzen als auch bei der Inferenz erheblich steigern.
Überprüfen der NVIDIA-GPU auf Ihrem Computer
Bevor wir mit der Installation der Treiber beginnen, müssen wir überprüfen, ob unser Computer über eine NVIDIA-GPU verfügt. Dies können wir leicht mit einem Terminalbefehl überprüfen. Öffnen Sie dazu ein Terminalfenster und geben Sie den folgenden Befehl ein:
LS PCI | grep Nvidia
Nach der Ausführung des Befehls erhalten Sie Informationen über Ihre installierte NVIDIA-GPU, wie den Produkttyp, die Produktserie und das Produktmodell.
Deinstallation der vorhandenen NVIDIA-Treiber
Es ist wichtig, vor der Installation neuer Treiber alle vorhandenen NVIDIA-Treiber von Ihrem Computer zu entfernen. Dadurch werden eventuelle Konflikte oder Inkompatibilitäten vermieden. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um alle NVIDIA-Treiber zu entfernen:
Sudo apt purge nvidia-*
Dieser Befehl entfernt alle mit NVIDIA zusammenhängenden Pakete und Treiber von Ihrem System. Bitte beachten Sie, dass der Vorgang je nach System und Anzahl der installierten Pakete einige Zeit dauern kann. Warten Sie, bis der Prozess abgeschlossen ist, bevor Sie mit der nächsten Installation fortfahren.
Installation der NVIDIA-Treiber
Nachdem wir die alten Treiber entfernt haben, können wir mit der Installation der neuesten NVIDIA-Treiber fortfahren. Öffnen Sie dazu das Terminal und führen Sie die folgenden Befehle nacheinander aus:
Sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
Sudo apt-get update
Sudo ubuntu-drivers autoinstall
Sudo reboot
Der erste Befehl fügt ein Software-Repository hinzu, das die neuesten Grafiktreiber enthält. Der zweite Befehl aktualisiert Ihre Softwareliste, um die neuesten verfügbaren Treiber abzurufen. Der dritte Befehl installiert automatisch die empfohlenen Treiber für Ihre GPU. Der letzte Befehl startet Ihren Computer neu, um die Installation abzuschließen.
Überprüfung der Treiberversion und CUDA-Version
Nachdem der Computer neu gestartet wurde, überprüfen wir, ob die NVIDIA-Treiber erfolgreich installiert wurden. Öffnen Sie das Terminal und geben Sie den folgenden Befehl ein:
Nvidia-smi
Der Befehl gibt eine Tabelle aus, in der die Treiberversion und die CUDA-Version aufgeführt sind. Stellen Sie sicher, dass die Treiberversion mit der neuesten stabilen Version übereinstimmt (z.B. 410) und die CUDA-Version mit der von Ihnen installierten Version übereinstimmt (z.B. 10.0).
Herunterladen und Installation des CUDA-Toolkits
Nachdem die NVIDIA-Treiber ordnungsgemäß installiert wurden, können wir mit dem Herunterladen und der Installation des CUDA-Toolkits fortfahren. Besuchen Sie dazu die offizielle NVIDIA-Website unter developer.nvidia.com/cuda-downloads und wählen Sie Ihre Zielplattform aus.
Wählen Sie in diesem Fall Linux als Betriebssystem, x86_64 als Architektur, Ubuntu als Distribution und 18.04 als Version aus. Laden Sie das Runfile Local als Installationspaket herunter.
Extrahieren Sie das heruntergeladene Paket in Ihrem bevorzugten Verzeichnis. Öffnen Sie das Terminal und navigieren Sie zu diesem Verzeichnis. Geben Sie den folgenden Befehl ein, um die Installation zu starten:
Sudo sh cuda_10.1.168_418.67_linux.run
Folgen Sie den Anweisungen des Installationsprogramms, um das CUDA-Toolkit auf Ihrem System zu installieren. Bitte beachten Sie, dass die Installation je nach System und Ressourcen einige Zeit dauern kann. Stellen Sie sicher, dass Sie den Anweisungen sorgfältig folgen, um alle notwendigen Optionen auszuwählen.
Überprüfung der CUDA-Installation
Nachdem das CUDA-Toolkit installiert wurde, können wir überprüfen, ob alles erfolgreich war. Öffnen Sie das Terminal und geben Sie den folgenden Befehl ein:
Nvcc -V
Dieser Befehl zeigt die Version von CUDA an, die auf Ihrem System installiert ist. Stellen Sie sicher, dass die Version mit derjenigen übereinstimmt, die Sie gerade installiert haben.
Zusätzlich können Sie den Befehl Whereis CUDA
verwenden, um den Pfad zum CUDA-Verzeichnis zu überprüfen. Dies ist nützlich, um sicherzustellen, dass alle Verknüpfungen und Pfade korrekt eingerichtet wurden.
Herunterladen und Installation von cuDNN
KuDNN (CUDA Deep Neural Network library) ist eine GPU-Beschleunigungsbibliothek von NVIDIA, die speziell für Deep-Learning-Anwendungen entwickelt wurde. Um die Vorteile dieser Bibliothek zu nutzen, müssen Sie sie herunterladen und auf Ihrem System installieren.
Besuchen Sie die offizielle NVIDIA-Website unter developer.nvidia.com/cuDNN und melden Sie sich an oder erstellen Sie ein Konto. Nach der Anmeldung können Sie die passende Version von cuDNN für Ihre CUDA-Version herunterladen.
Extrahieren Sie die heruntergeladenen Dateien in Ihrem bevorzugten Verzeichnis. Navigieren Sie mit dem Terminal in dieses Verzeichnis und führen Sie die folgenden Befehle aus:
Sudo cp -P include/cudnn.h /usr/include
Sudo cp -P lib64/libcudnn* /usr/lib/x86_64-linux-gnu/
Sudo chmod a+r /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn*
Diese Befehle kopieren die erforderlichen Dateien in die richtigen Verzeichnisse und stellen sicher, dass alle Benutzer auf die cuDNN-Bibliothek zugreifen können.
Überprüfung der cuDNN-Installation
Nach der Installation von cuDNN können wir überprüfen, ob alles ordnungsgemäß installiert wurde. Geben Sie dazu den folgenden Befehl ein:
Whereis cuDNN
Dieser Befehl gibt den Dateipfad zur cuDNN-Headerdatei (include/cudnn.h) zurück. Überprüfen Sie, ob der zurückgegebene Pfad korrekt ist.
Damit haben Sie erfolgreich die NVIDIA-Treiber, das CUDA-Toolkit und die cuDNN-Bibliothek auf Ihrem System installiert. Sie sind jetzt bereit, Ihre GPU für maschinelles Lernen und Deep Learning zu nutzen.
Fazit
Die Installation und Konfiguration von NVIDIA-Treibern, CUDA und der cuDNN-Bibliothek kann zunächst einschüchternd wirken, aber mit den richtigen Schritten und Anleitungen ist es ein machbarer Prozess. Durch die Beschleunigung mit der GPU können Sie die Leistung Ihrer Netzwerke erheblich verbessern und rechenintensive Aufgaben effizienter bewältigen.
Wir hoffen, dass dieser Artikel Ihnen geholfen hat, die Installation und Konfiguration dieser wichtigen Tools abzuschließen. Beachten Sie, dass der genaue Prozess je nach System und Versionen variieren kann. Führen Sie die Installationsschritte sorgfältig durch und überprüfen Sie regelmäßig die offiziellen Dokumentationen und Websites für Aktualisierungen und neue Versionen.
Viel Spaß beim Training Ihrer neuronalen Netze und dem Entdecken der Möglichkeiten von GPU-Beschleunigung!