Installing CUDA
IMPORTANTE: O instalador da zed requer CUDA 9.1, enquanto o tensorflow requer CUDA 9.0. O tutorial assume que será instalado CUDA 9.0. No Ubuntu 18.04, instale CUDA 10.0: https://github.com/LCAD-UFES/carmen_lcad/wiki/Instaling-CUDA-10.
Existem várias formas de instalar o CUDA Toolkit. Infelizmente não existe uma definitiva, se uma não funcionar, tenta-se outra forma.
A forma mais simples de instalar o CUDA é usando o .deb ele já irá instalar o Driver e o CUDA Toolkit. Esta forma deve funcionar na maioria das situações e principalmente em computadores mais antigos. Se esse método falhar, siga o procedimento baixe o .deb do CUDA 9.0 adequado para seu sistema e execute os passos de instalação do site:
CUDA TOOLKIT 9.0 Ubuntu 16.04 64bits
Installation Instructions:
`sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local_9.0.176-1_amd64.deb`
`sudo apt-key add /var/cuda-repo-<version>/7fa2af80.pub`
`sudo apt-get update`
`sudo apt-get install cuda`
Instale também os patchs indicados na página
Pule para a Etapa Testar instalação e siga até o final.
Em System Settings, acesse Software & Updates.
Acesse a aba Additional drivers, selecione a primeira opção de driver NVIDIA, clique em Apply Changes. Aguarde o fim do processo, quando aparecerá a opção de reiniciar o computador, e o reinicie.
Acesse o link abaixo:
CUDA 9.0 download runfile
Faça download do Base Installer e, com o terminal aberto na pasta de Downloads, digite o comando:
sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run
Aperte a espaço para descer pelos termos e compromissos e responda as perguntas seguintes da maneira abaixo:
Do you accept the previously read EULA?
accept/decline/quit: accept
Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 384.81?
(y)es/(n)o/(q)uit: n
Install the CUDA 9.0 Toolkit?
(y)es/(n)o/(q)uit: y
Enter Toolkit Location
[ default is /usr/local/cuda-9.0 ]:
Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?
(y)es/(n)o/(q)uit: y
Install the CUDA 9.0 Samples?
(y)es/(n)o/(q)uit: n
Novamente na página de download do CUDA 9.0, baixe e instale os Patches existentes um por um, de forma semelhante à instalação base:
- comando
sudo sh <nome do arquivo> - Desça pelos termos pressionando espaço
- escreva accept ao fim
Como forma de testar se a instalação foi bem sucedida, compile e rode dois exemplos disponibilizados:
cd /usr/local/cuda-9.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
./deviceQuery
cd /usr/local/cuda-9.0/samples/5_Simulations/particles
sudo make
./particles
Acesse NVIDIA CuDNN, e clique em Download CuDNN. Na página seguinte, crie uma conta ou acesse a sua, caso já tenha criado.
Na página CuDNN Download, marque a caixa I Agree To the Terms of the cuDNN Software License Agreement e no fim da página clique em Archived cuDNN releases. Clique em Download cuDNN v7.4.1 (Nov 8, 2018), for CUDA 9.0 e baixe os seguintes arquivos:
- cuDNN Runtime Library for Ubuntu16.04 (Deb)
- cuDNN Developer Library for Ubuntu16.04 (Deb)
- cuDNN Code Samples and User Guide for Ubuntu16.04 (Deb)
Abra o terminal na pasta dos downloads e instale os três pacotes:
cd ~/Downloads
sudo dpkg -i libcudnn7_7.4.2.24-1+cuda9.0_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.4.2.24-1+cuda9.0_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn7-doc_7.4.2.24-1+cuda9.0_amd64.deb
Para testar:
cp -r /usr/src/cudnn_samples_v7/ $HOME
cd $HOME/cudnn_samples_v7/mnistCUDNN
make clean && make
./mnistCUDNN
Caso o seguinte erro aconteça:
error while loading shared libraries: libcudart.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory
Faça:
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64
Instalar outras dependências:
sudo apt-get install libcupti-dev
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
Se já não tiver instalado o java jdk da oracle:
sudo apt-get install openjdk-8-jdk
wget https://github.com/bazelbuild/bazel/releases/download/0.11.1/bazel_0.11.1-linux-x86_64.deb
sudo dpkg -i bazel_0.11.1-linux-x86_64.deb