Ubuntu पर NVIDIA CUDA और cuDNN कैसे स्थापित करें: GPU त्वरण के लिए पूर्ण सेटअप गाइड

1. परिचय

CUDA (Compute Unified Device Architecture) एक समानांतर कंप्यूटिंग प्लेटफ़ॉर्म और API है जिसे NVIDIA द्वारा प्रदान किया गया है, जो GPU का उपयोग करके उच्च गति प्रोसेसिंग सक्षम करता है।
यह मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग और वैज्ञानिक गणना जैसे क्षेत्रों में व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।
यह लेख Ubuntu वातावरण में CUDA स्थापित करने की चरण-दर-चरण प्रक्रिया को समझाता है।

2. पूर्वापेक्षाएँ

2.1 समर्थित GPU की जाँच कैसे करें

सबसे पहले, यह सत्यापित करें कि आपके सिस्टम में स्थापित NVIDIA GPU CUDA के साथ संगत है या नहीं।
टर्मिनल में निम्नलिखित कमांड चलाएँ:

lspci | grep -i nvidia

यदि आउटपुट में NVIDIA डिवाइस दिखाई देता है, तो आपका GPU पहचाना गया है।
आप NVIDIA की आधिकारिक वेबसाइट पर समर्थित GPUs की पूरी सूची देख सकते हैं।

2.2 Ubuntu संस्करण की जाँच करें

CUDA विशिष्ट Ubuntu संस्करणों का समर्थन करता है।
वर्तमान Ubuntu संस्करण की जाँच के लिए निम्नलिखित कमांड का उपयोग करें:

lsb_release -a

सामान्यतः, Ubuntu LTS (Long Term Support) रिलीज़ की सिफ़ारिश की जाती है।
नवीनतम समर्थन जानकारी के लिए NVIDIA की आधिकारिक दस्तावेज़ीकरण देखें।

2.3 जाँचें कि gcc स्थापित है या नहीं

CUDA स्थापित करने के लिए gcc कंपाइलर आवश्यक है।
निम्नलिखित कमांड से स्थापना स्थिति जाँचें:

gcc --version

यदि gcc स्थापित नहीं है, तो इसे स्थापित करने के लिए यह कमांड चलाएँ:

sudo apt install build-essential

3. NVIDIA ड्राइवर स्थापित करना

3.1 मौजूदा ड्राइवर हटाएँ

यदि पुराने NVIDIA ड्राइवर स्थापित हैं, तो टकराव से बचने के लिए उन्हें हटाएँ।
निम्नलिखित कमांड चलाएँ:

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

3.2 उपयुक्त ड्राइवर चुनें और स्थापित करें

अपने GPU के लिए सही ड्राइवर खोजने हेतु NVIDIA की आधिकारिक वेबसाइट देखें, फिर नीचे दिए गए चरणों के अनुसार स्थापित करें।

1. रिपॉजिटरी जोड़ें — NVIDIA ड्राइवर रिपॉजिटरी जोड़ने के लिए निम्नलिखित कमांड चलाएँ:

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

2. सिफ़ारिश किए गए ड्राइवर देखें — सिफ़ारिश किए गए ड्राइवर को खोजने के लिए यह कमांड उपयोग करें:

   ubuntu-drivers devices
   

सिफ़ारिश किए गए रूप में लेबल किए गए ड्राइवर को स्थापित करें।

3. ड्राइवर स्थापित करें — स्थापित करते समय सिफ़ारिश किए गए संस्करण को निर्दिष्ट करें:

   sudo apt install nvidia-driver-<recommended-version>
   

4. सिस्टम रीबूट करें — स्थापना के बाद Ubuntu को पुनः आरंभ करें:

   sudo reboot
   

4. CUDA टूलकिट स्थापित करना

4.1 CUDA संस्करण चुनना

official CUDA download page पर जाएँ और देखें कि आपका GPU और Ubuntu रिलीज़ किस CUDA संस्करण के साथ संगत है।
यदि आप नवीनतम संस्करण चुनते हैं, तो सुनिश्चित करें कि यह आपके सॉफ़्टवेयर और लाइब्रेरीज़ के साथ संगत है।

4.2 रिपॉजिटरी जोड़ें और स्थापित करें

नीचे दिए गए चरणों का पालन करके CUDA टूलकिट स्थापित करें।

1. रिपॉजिटरी जोड़ें — निम्न उदाहरण Ubuntu 20.04 के लिए है:

   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
   

2. रिपॉजिटरी कुंजी जोड़ें — रिपॉजिटरी कुंजी प्राप्त करें और स्थापित करें:

   sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/7fa2af80.pub
   

3. CUDA पैकेज स्थापित करें — CUDA टूलकिट स्थापित करें:

   sudo apt update
   sudo apt install cuda
   

4. स्थापना सत्यापित करें — पुष्टि करें कि CUDA स्थापित है:

   nvcc --version
   

5. पर्यावरण वेरिएबल सेट करना

5.1 PATH और LD_LIBRARY_PATH कॉन्फ़िगर करें

CUDA का उपयोग करने के लिए, आपको पर्यावरण वेरिएबल्स को सही ढंग से कॉन्फ़िगर करना होगा। नीचे दिए गए चरणों का पालन करें:

1. .bashrc फ़ाइल संपादित करें

   nano ~/.bashrc
   

2. निम्नलिखित पंक्तियाँ जोड़ें

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

3. परिवर्तनों को लागू करें — फ़ाइल सहेजें और टर्मिनल को पुनः लोड करें:

   source ~/.bashrc
   

6. cuDNN स्थापित करना

6.1 cuDNN क्या है?

cuDNN (CUDA Deep Neural Network लाइब्रेरी) एक GPU‑त्वरित लाइब्रेरी है जो डीप लर्निंग कार्यभार के लिए अनुकूलित है।

6.2 cuDNN डाउनलोड करें

अपने स्थापित CUDA के साथ संगत cuDNN संस्करण को आधिकारिक NVIDIA वेबसाइट से डाउनलोड करें।
डाउनलोड करने के लिए एक NVIDIA खाता आवश्यक है।

6.3 इंस्टॉलेशन प्रक्रिया

1. आर्काइव निकालें — डाउनलोड किए गए cuDNN आर्काइव को अनज़िप करें:

   tar -xzvf cudnn-<version>.tgz
   

2. फ़ाइलें कॉपी करें — आवश्यक फ़ाइलों को CUDA डायरेक्टरी में कॉपी करें:

   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*
   

3. इंस्टॉलेशन सत्यापित करें — इस कमांड के साथ cuDNN संस्करण जांचें:

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

7. इंस्टॉलेशन सत्यापित करें

7.1 CUDA ऑपरेशन जांचें

CUDA सही तरीके से स्थापित है या नहीं, यह जांचने के लिए निम्न कमांड चलाएँ:

nvcc --version

7.2 सैंपल प्रोग्राम चलाएँ

कार्यक्षमता का परीक्षण करने के लिए CUDA सैंपल प्रोग्राम चलाएँ।

1. सैंपल सेट अप करें

   cuda-install-samples-<version>.run
   cd ~/NVIDIA_CUDA-<version>_Samples/1_Utilities/deviceQuery
   make
   

2. प्रोग्राम चलाएँ

   ./deviceQuery
   

यदि आउटपुट में “PASS” दिखता है, तो इंस्टॉलेशन सफल रहा।

8. समस्या निवारण

8.1 सामान्य समस्याएँ और समाधान

• समस्या: CUDA पहचाना नहीं जा रहा है समाधान: अपने पर्यावरण वेरिएबल्स को पुनः जांचें और सिस्टम को रीबूट करें।
• समस्या: GPU उपयोग नहीं हो रहा है समाधान: NVIDIA ड्राइवर को पुनः इंस्टॉल करने का प्रयास करें।
• समस्या: CUDA और आपके सॉफ़्टवेयर के बीच असंगतता समाधान: देखें कि आपका सॉफ़्टवेयर कौन सा CUDA संस्करण समर्थन करता है और उसी के अनुसार संस्करण इंस्टॉल करें।

9. निष्कर्ष

इस लेख में Ubuntu वातावरण में CUDA और cuDNN को इंस्टॉल करने की विस्तृत प्रक्रिया दी गई है।
इन चरणों को सटीक रूप से पालन करके आप एक उच्च‑प्रदर्शन GPU कंप्यूटिंग वातावरण बना सकते हैं।
यदि आप डीप लर्निंग या वैज्ञानिक गणना का उपयोग करने की योजना बना रहे हैं, तो अगला कदम TensorFlow या PyTorch सेट अप करने पर विचार करें।