UbuntuでCUDAをインストールする完全ガイド【初心者向け】

1. はじめに

CUDA（Compute Unified Device Architecture）は、NVIDIAが提供する並列コンピューティングプラットフォームおよびAPIであり、GPUを活用した高速な計算処理を可能にします。機械学習やディープラーニング、科学技術計算など、多岐にわたる分野で利用されています。本記事では、Ubuntu環境でのCUDAのインストール手順を詳しく解説します。

2. 前提条件

2.1 対応GPUの確認方法

まず、システムに搭載されているNVIDIA GPUがCUDAに対応しているか確認します。以下のコマンドをターミナルで実行してください。

lspci | grep -i nvidia

このコマンドの出力にNVIDIAのデバイスが表示されれば、GPUが認識されています。詳細な対応GPUの一覧は、NVIDIAの公式サイトで確認できます。

2.2 Ubuntuのバージョン確認

CUDAは特定のUbuntuバージョンでサポートされています。以下のコマンドで現在のUbuntuバージョンを確認しましょう。

lsb_release -a

一般的に、UbuntuのLTS（Long Term Support）バージョンが推奨されます。最新のサポート情報は、NVIDIAの公式ドキュメントで確認してください。

2.3 gccのインストール確認

CUDAのインストールには、gccコンパイラが必要です。以下のコマンドでインストール状況を確認します。

gcc --version

もしgccがインストールされていない場合は、以下のコマンドでインストールしてください。

sudo apt install build-essential

3. NVIDIAドライバのインストール

3.1 既存ドライバの削除

古いNVIDIAドライバがインストールされている場合、競合を避けるために削除します。以下のコマンドを実行してください。

sudo apt-get --purge remove '*nvidia*'
sudo apt-get autoremove

3.2 適切なドライバの選定とインストール

NVIDIAの公式サイトから、使用しているGPUに適したドライバを確認し、以下の手順でインストールを進めます。

リポジトリの追加 ターミナルで以下のコマンドを実行し、NVIDIAのドライバリポジトリを追加します。

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

推奨ドライバの確認 推奨されるドライバを確認するには以下のコマンドを使用します。

   ubuntu-drivers devices

出力に「recommended」と表示されているドライバをインストールします。

ドライバのインストール 推奨されるドライバ番号を指定してインストールします。

   sudo apt install nvidia-driver-<推奨バージョン>

インストール後の再起動 ドライバのインストールが完了したら、以下のコマンドでシステムを再起動します。

   sudo reboot

4. CUDAツールキットのインストール

4.1 CUDAバージョンの選択

NVIDIAの公式CUDAダウンロードページで、利用しているGPUやUbuntuバージョンに対応するCUDAバージョンを確認します。最新バージョンを使用する場合、ソフトウェアやライブラリとの互換性を確認してください。

4.2 リポジトリの追加とインストール

以下の手順でCUDAツールキットをインストールします。

リポジトリの追加 NVIDIAのリポジトリを追加します（以下はUbuntu 20.04の例）。

   wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin
   sudo mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600

リポジトリキーの追加 リポジトリキーを取得して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

CUDAパッケージのインストール CUDAツールキットをインストールします。

   sudo apt update
   sudo apt install cuda

インストール後の確認 CUDAが正しくインストールされたか確認します。

   nvcc --version

5. 環境変数の設定

5.1 PATHとLD_LIBRARY_PATHの設定

CUDAを使用するには環境変数を正しく設定する必要があります。以下の手順を実行してください。

.bashrcファイルを編集

   nano ~/.bashrc

以下の行を追加

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

設定を反映 編集を保存してターミナルを再読み込みします。

   source ~/.bashrc

6. cuDNNのインストール

6.1 cuDNNとは

cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）は、ディープラーニング用に最適化されたGPUアクセラレーションライブラリです。

6.2 cuDNNのダウンロード

NVIDIAの公式サイトから、利用するCUDAバージョンに対応したcuDNNをダウンロードします。ダウンロードにはNVIDIAのアカウントが必要です。

6.3 cuDNNのインストール手順

アーカイブの解凍 ダウンロードしたcuDNNアーカイブを解凍します。

   tar -xzvf cudnn-<バージョン>.tgz

ファイルのコピー 必要なファイルをCUDAディレクトリにコピーします。

   sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
   sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
   sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

インストール確認 以下のコマンドでcuDNNのバージョンを確認します。

   cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

7. インストールの確認

7.1 CUDAの動作確認

以下のコマンドでCUDAが正しくインストールされているか確認します。

nvcc --version

7.2 サンプルプログラムの実行

CUDAのサンプルプログラムを実行し、動作を確認します。

サンプルのセットアップ

   cuda-install-samples-<バージョン>.run
   cd ~/NVIDIA_CUDA-<バージョン>_Samples/1_Utilities/deviceQuery
   make

プログラムの実行

   ./deviceQuery

出力結果に「PASS」と表示されればインストールは成功です。

8. トラブルシューティング

8.1 よくある問題と解決策

問題: CUDAが正しく認識されない 解決策: 環境変数設定を再確認し、再起動してください。
問題: GPUが利用されない 解決策: NVIDIAドライバの再インストールを試みてください。
問題: CUDAとソフトウェアの互換性がない 解決策: ソフトウェアが対応するCUDAバージョンを確認し、それに合わせたバージョンをインストールしてください。

9. まとめ

本記事では、Ubuntu環境でのCUDAおよびcuDNNのインストール手順を詳しく解説しました。この手順を正確に進めることで、高速なGPU計算環境を構築することが可能です。ディープラーニングや科学計算での活用を目指す方は、次のステップとしてTensorFlowやPyTorchのセットアップも検討してみてください。

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