GPUの使用方法

はじめに

本マニュアルでは、Ubuntu 20.04のGPUインスタンスにてGPUを利用可能にする方法を説明します。

前提知識

 以下ドキュメントを先にご覧ください。

• 「インスタンスの起動」
• 「インスタンスへの接続・ログイン」

ライブラリ

 使用するライブラリは以下の通りです。

• Python3.8.10
• CUDA Toolkit 11.6
• PyTorch1.12.1+cu116

 

操作手順

1.  Ubuntu 20.04のインスタンスを作成します。手順については「インスタンスの起動」をご参照ください。
2. インスタンスにログインします。手順については「インスタンスへの接続・ログイン」をご参照ください。
3. 次のコマンドを実行し、接続中のGPUを確認します。

 $ lspci | grep -i nvidia



4. CUDA Toolkitのインストールに必要なライブラリのインストールを行います。

$ sudo apt -y install build-essential
$ sudo apt -y install gcc-8 g++-8
$ sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-8 8
$ sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-8 8

5. CUDA Toolkitのインストールを行います。Webブラウザを利用可能なPCにて以下サイトにアクセスし、下図に従って選択します。すべて選択すると画面下部にコマンドが表示されますので、GPUインスタンスにてそれを実行します。

https://developer.nvidia.com/cuda-11-6-0-download-archive



6. 以下のコマンドを実行し、.bashrcファイルを開きます。

$ vi .bashrc

7. .bashrcの末尾に以下の記載を追加します。

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

8. 一度Ubuntuからログアウトし、再度ログインします。

$ exit

9. 以下のコマンドを実行し、cudaのインストールが正常に完了したかどうかを確認します。

$ nvcc -V



10. venvのインストールを行います。

$ sudo apt install python3-venv

11. 作業用のフォルダを作成し、移動します。

$ mkdir work
$ cd work

12. venvによって仮想環境を作成し、仮想環境をアクティブにします。

$ python3 -m venv venv
$ source venv/bin/activate



13. 仮想環境内に必要なライブラリをインストールします。

$ pip install torch==1.12.1+cu116 torchvision==0.13.1+cu116 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116

14. Pythonのコンソールを起動します。

$ python

15. 以下コマンドを実行し、GPUが認識されているかどうかを確認します。「True」と表示されればGPUが認識されています。

>>> import torch
>>> print(torch.cuda.is_available())