CUDAとcuDNNの入れ方・バージョンの切り替え方（Ubuntu22.04）

この記事はなに？

・機械学習関連ソフトは、使っているCUDAのバージョンがまちまちである

・CUDAは後方依存性が無いことが多い（NVCCというコンパイラを使う場合に顕著）

・つまり環境を作り直す機会が多くてだるい

・うろ覚えでやっていたため、せめてそろそろまとめたほうが良いと思ったので備忘録

・Bloggerではマークダウンが使えないのだけれど、使えるようにしたいなあと思いながらマークダウンで書いている

前提

・Ubuntu22.04

・NVidiaアカウントを持っていること

・へこたれない強さを持っていること

手順

1. CUDAとNVidiaドライバのアンインストール

考えるよりも全部消したほうが早い（脳筋メソッド）

```bash

sudo apt --purge remove nvidia*

sudo apt --purge remove cuda*

sudo apt --purge remove cudnn*

sudo apt --purge remove libnvidia*

sudo apt --purge remove libcuda*

sudo apt --purge remove libcudnn*

sudo apt autoremove

sudo apt autoclean

sudo apt update

sudo rm -rf /usr/local/cuda*

```

2. グラフィックドライバを入れ直す

こいつを忘れると起動しなくなる

```bash

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa

sudo apt update

ubuntu-drivers devices

sudo apt install nvidia-driver-（適当なバージョン）

```

3. 再起動

お茶の準備をしましょうね

4. CUDAを入れる

ダウンロード先：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

```bash

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.2.1/local_installers/cuda*_linux.run 

sudo sh cuda_*_linux.run

 

```

クソ長EULAのあとに「accept」を入力すると進む

（確認のための入力画面がたまに表示されないことがあるけれど、入力してEnterすれば進む）

オプション画面で、CUDAだけのインストールにしておく。

グラフィックドライバの[X]は消しておく。 

ターミナルの標準出力に「環境変数通しとけよオラァ（意訳）」というコメントが出てくるので、そのとおりによしなにやる。

例はCUDA11.8のインストール後の環境変数

```~/.bashrc

export PATH=HOME/.local/bin:$PATH+:${PATH}

export PATH=/usr/local/cuda-11.8/bin:$PATH+:${PATH}

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.8/lib64:$LD_LIBRARY_PATH+:${LD_LIBRARY_PATH}

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

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/cuda/include:$LD_LIBRARY_PATH+:${LD_LIBRARY_PATH} 

```

5. cuDNNを入れる 

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

https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/install-guide/index.html

適切なバージョンの.debファイルを落としてきて、

```bash

sudo dpkg -i cudnn*.deb

#キーリングになんか追加しろって言われるので、その操作(cp )をした後、もう一回

sudo dpkg -i cudnn*.deb

sudo apt update

sudo apt install libcudnn8 libcudnn8-dev -y

 

sudo apt upgrade

```

6. (必要な場合) NVidiaDockerを入れ直す

参考：

https://developer.nvidia.com/blog/updating-the-cuda-linux-gpg-repository-key/

```bash

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-keyring_1.0-1_all.deb

sudo dpkg -i cuda-keyring_1.0-1_all.deb

distribution="ubuntu22.04" \

      && curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \

      && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/experimental/$distribution/libnvidia-container.list | \

         sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \

         sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list

#ここでエラーが起きたら、etc/apt/sources.d/にあるnvidia* をsudoでrmする　古いリポジトリが悪さをするため

sudo apt update

sudo apt install -y nvidia-docker2

#https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/install-guide.html#docker

sudo apt-get update

sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit

sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker

sudo systemctl restart docker

```

ざっくり、こんな感じでいけるはず。

まったり、お茶をのみながら、やっていこうね。