NVIDIA P40 GPUで高速なディープラーニング環境を構築しましょう！

目次

1. はじめに
2. システムのセットアップ
   • 2.1 サーバーとGPUの接続
   • 2.2 BIOSの設定
   • 2.3 ISOイメージの作成
   • 2.4 Ubuntuのインストール
   • 2.5 システムのアップデート
3. CUDAのインストール
   • 3.1 CUDAのリポジトリ公開鍵のインストール
   • 3.2 CUDAのインストール
   • 3.3 環境変数の設定
4. cuDNNのインストール
   • 4.1 cuDNNファイルの確認
   • 4.2 cuDNNのインストール
   • 4.3 サンプルのコンパイルと実行
5. EGXスタックのビルド（リンク）
6. よくある質問

はじめに

こんにちは！このガイドでは、GPUとサーバーのセットアップ方法、CUDAとcuDNNのインストール手順について詳しく説明します。これにより、高速なディープラーニング作業環境を構築することができます。それでは、始めましょう！

システムのセットアップ

2.1 サーバーとGPUの接続

まず、サーバーとGPUを接続します。両者はルーターに接続されており、インターネットに接続されている必要があります。この接続により、必要なダウンロードやソフトウェアのアップデートが可能になります。

2.2 BIOSの設定

次に、BIOS設定を行います。USBをプライマリブートデバイスに設定し、インストールメディアをセカンダリブートデバイスに設定します。さらに、PCI設定で"4Gデコーディング"を有効化します。

Pros:

• 4Gデコーディングを有効にすることで、64ビットのGPUが正しくデコードされます。

Cons:

• マザーボードがこのオプションをサポートしていない場合、インストールが失敗する可能性があります。

2.3 ISOイメージの作成

ISOイメージを作成するために、Rufusを使用します。Rufusを開き、USBドライブと使用するISOイメージを選択します。設定はデフォルトのままで問題ありません。開始ボタンをクリックし、自動的にダウンロードされるファイルを待ちます。作成が完了したら、USBドライブを取り外します。

Pros:

• Rufusを使用することで、簡単にISOイメージを作成できます。

2.4 Ubuntuのインストール

USBドライブをサーバーに挿入し、電源を入れます。セットアップ画面が表示されたら、必要な設定を選択します（言語、インストール方法など）。必要な情報を入力し、Ubuntuをインストールします。

Pros:

• Ubuntuのインストールは比較的簡単であり、使いやすいディープラーニング環境を提供します。

2.5 システムのアップデート

インストールが完了したら、システムをアップデートします。以下のコマンドを使用してシステムをアップグレードし、再起動します。

apt-get update
aptitude upgrade
reboot

CUDAのインストール

3.1 CUDAのリポジトリ公開鍵のインストール

CUDAをインストールするために、まずリポジトリの公開鍵をインストールします。

sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/7fa2af80.pub

3.2 CUDAのインストール

次に、CUDAをインストールします。

sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

Pros:

• CUDAを使用することで、GPUを効果的に活用した高速なディープラーニングアプリケーションを開発できます。

3.3 環境変数の設定

CUDAを正しく使用するために、環境変数を設定します。

export PATH=/usr/local/cuda/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

cuDNNのインストール

4.1 cuDNNファイルの確認

まず、cuDNNのインストールファイルが正しくダウンロードされているか確認します。

ls /usr/src/cudnn*.deb

4.2 cuDNNのインストール

次に、cuDNNをインストールします。

sudo dpkg -i /usr/src/cudnn*.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install libcudnn8-dev

4.3 サンプルのコンパイルと実行

最後に、cuDNNのサンプルをコンパイルして実行します。

cd /usr/src/cuda/samples
sudo make
cd /usr/src/cuda/samples/bin/x86_64/linux/release
./mnistCUDNN

EGXスタックのビルド（リンク）

最後に、EGXスタックのビルドについて説明します。EGXスタックは仮想マシン上で動作し、高度なディープラーニング作業環境を提供します。詳細な手順については、リンクを参照してください。

よくある質問

Q: BIOSの設定を変更する必要がありますか？ A: はい、プライマリブートデバイスとセカンダリブートデバイスを設定し、4Gデコーディングを有効にする必要があります。

Q: CUDAとcuDNNのインストールは必須ですか？ A: はい、CUDAとcuDNNはディープラーニングの作業環境を構築するために必要です。

Q: EGXスタックはどのような機能を提供していますか？ A: EGXスタックは高速なディープラーニング作業環境を提供し、仮想マシン上で動作します。

Q: インストール時に問題が発生した場合はどうすればいいですか？ A: よくある問題と解決策については、公式のサポートページを参照してください。

Q: どこでさらなる情報を得ることができますか？ A: 詳細な情報は、以下のリソースを参照してください。

• NVIDIA公式サイト
• Ubuntu公式サイト