Установка cudnn в linux

Если вы занимаетесь глубоким обучением на базе фреймворка TensorFlow или PyTorch, то, скорее всего, вы уже сталкивались с необходимостью установки библиотеки CUDA Deep Neural Network (cudnn) в своей системе. Cudnn предоставляет оптимизированное программное обеспечение для работы с глубокими нейронными сетями на графических процессорах Nvidia. В данной статье мы рассмотрим процесс установки cudnn на операционной системе Linux.

Прежде всего, вам понадобится убедиться, что у вас установлена подходящая версия драйверов Nvidia для вашей видеокарты. Cudnn требует наличия драйверов с поддержкой CUDA. Установить драйверы можно с помощью утилиты nvidia-smi или скачав их с официального сайта Nvidia.

После установки драйверов перейдите на сайт разработчика cudnn и зарегистрируйтесь, чтобы получить доступ к загрузке библиотеки. После регистрации вам будет предоставлен доступ к загрузкам, где вы сможете найти необходимую для вашей версии CUDA версию cudnn. Скачайте архив с библиотекой и перейдите к установке.

Как установить cudnn в linux

Следуйте инструкциям ниже, чтобы установить cudnn в linux:

1. Перейдите на официальный веб-сайт NVIDIA и скачайте соответствующую версию cudnn для вашей версии CUDA и операционной системы.
2. Распакуйте скачанный архив cudnn с помощью команды:

tar -xzvf cudnn-версия-linux-x64-v8.x.x.x.tgz

3. Перейдите в распакованную директорию с помощью команды:

cd cuda

4. Скопируйте файлы cudnn в папку CUDA Toolkit:

sudo cp include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include

sudo cp lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64

5. Установите разрешения для файлов cudnn:

sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h

sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

6. Обновите переменные окружения, добавив следующие строки в файл .bashrc:

export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64"

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

7. Обновите изменения в файле .bashrc с помощью команды:

source ~/.bashrc

8. Проверьте установку cudnn с помощью следующей команды:

nvcc --version

Теперь вы готовы использовать cudnn для ускорения обучения и выполнения глубоких нейронных сетей на вашем GPU в Linux.

Системные требования для установки cudnn в linux

Для установки библиотеки cuDNN на операционную систему Linux необходимо выполнить следующие системные требования:

1. Версия операционной системы:

cuDNN поддерживает установку на разные дистрибутивы Linux, включая Ubuntu, CentOS и другие. Убедитесь, что у вас установлена поддерживаемая версия операционной системы.

2. Версия CUDA:

cuDNN является дополнительной библиотекой, предназначенной для оптимизации работы с CUDA. Поэтому перед установкой cuDNN в Linux необходимо убедиться, что у вас уже установлена подходящая версия CUDA.

3. Совместимость с GPU:

Учитывайте, что cuDNN предназначен для работы с графическими процессорами (GPU) от NVIDIA. Убедитесь в том, что ваш GPU совместим с cuDNN.

4. Доступ к репозиторию nvidia:

cuDNN может быть установлен из официального репозитория nvidia. Перед установкой убедитесь, что у вас есть доступ к этому репозиторию.

Обратите внимание, что эти системные требования могут меняться в зависимости от конкретной версии cuDNN и операционной системы, поэтому рекомендуется ознакомиться с официальной документацией cuDNN для получения более подробной информации.

Шаг 1: Скачать пакет cudnn

Следуйте инструкциям ниже, чтобы скачать пакет cudnn:

После завершения скачивания пакета cudnn, вы готовы приступить к установке библиотеки на вашу систему Linux.

Шаг 2: Распаковать пакет cudnn

1. Откройте терминал и перейдите в ту директорию, где расположен скачанный пакет.
2. Распакуйте пакет с помощью команды tar -xzvf cudnn-<версия>.tgz, где <версия> — это номер версии пакета cudnn.
3. После распаковки пакета, в указанной директории должны появиться файлы и папки, необходимые для установки cudnn.

После успешной распаковки пакета cudnn, вы готовы приступить к следующему шагу установки. Вам остается только правильно настроить переменные среды и произвести финальную установку cudnn на вашей системе.

Шаг 3: Скопировать файлы cudnn в системные директории

После того как вы успешно скачали и распаковали архив cudnn, вам необходимо скопировать файлы в соответствующие системные директории. Вам понадобятся следующие файлы:

libcudnn.so: библиотека cudnn, необходимая для работы с GPU.

cudnn.h: заголовочный файл, содержащий определения функций и типов данных.

Чтобы скопировать файлы в системные директории, выполните следующие команды:

1. Откройте терминал и перейдите в папку, в которую вы распаковали архив cudnn.

2. Скопируйте файл libcudnn.so в системную папку /usr/local/cuda/lib64/ с помощью команды:

sudo cp libcudnn.so /usr/local/cuda/lib64/

3. Скопируйте файл cudnn.h в системную папку /usr/local/cuda/include/ с помощью команды:

sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/

После выполнения этих команд файлы будут скопированы в нужные системные директории и вы сможете использовать cudnn при разработке программ, работающих с GPU.

Примечания по установке cudnn в linux

Перед установкой cuDNN на вашу систему Linux, следует убедиться, что у вас установлены все необходимые компоненты и зависимости. В противном случае, установка может быть прервана или cuDNN может не работать корректно.

Вот несколько примечаний, которые помогут вам установить cuDNN на Linux:

Посещение официального сайта Nvidia поможет вам получить доступ к другим версиям cuDNN и документации, если вам нужны другие версии или дополнительные ресурсы.

При установке cuDNN следуйте инструкциям по установке для вашей операционной системы. Убедитесь, что вы установили все необходимые пакеты и библиотеки, указанные в инструкциях.

После успешной установки cuDNN не забудьте настроить переменные среды вашей системы, чтобы ваше приложение могло найти установленные библиотеки cuDNN. Это может потребовать добавления путей к установленным файлам в переменную окружения $LD_LIBRARY_PATH.

Вы можете проверить, работает ли cuDNN на вашей системе, запустив примеры или тесты, которые идут вместе с cuDNN. Если вы столкнулись с проблемами, убедитесь, что вы следовали всем инструкциям и проверьте вашу систему на наличие возможных проблем, таких как несовместимость версий или нехватка зависимостей.

В случае, если у вас возникли проблемы при установке cuDNN или вам нужна более подробная информация, обратитесь к официальной документации от Nvidia и сообществу разработчиков, которые могут помочь вам решить проблемы, с которыми вы столкнулись.