Cara Install CUDA dan cuDNN di Ubuntu: Panduan Lengkap untuk Performa GPU Maksimal

1. Pendahuluan

CUDA (Compute Unified Device Architecture) adalah platform komputasi paralel dan API yang disediakan oleh NVIDIA, memungkinkan pemrosesan komputasi berkecepatan tinggi dengan memanfaatkan GPU.
CUDA banyak digunakan di berbagai bidang seperti machine learning, deep learning, dan komputasi ilmiah.
Artikel ini akan menjelaskan secara detail langkah-langkah instalasi CUDA di lingkungan Ubuntu.

2. Prasyarat

2.1 Cara Memeriksa Kompatibilitas GPU

Pertama, periksa apakah GPU NVIDIA yang terpasang di sistem Anda kompatibel dengan CUDA.
Jalankan perintah berikut di terminal:

lspci | grep -i nvidia

Jika perangkat NVIDIA muncul dalam output perintah ini, berarti GPU Anda telah dikenali.
Daftar lengkap GPU yang kompatibel dapat diperiksa di situs web resmi NVIDIA.

2.2 Memeriksa Versi Ubuntu

CUDA didukung pada versi Ubuntu tertentu.
Mari kita periksa versi Ubuntu Anda saat ini dengan perintah berikut:

lsb_release -a

Secara umum, versi LTS (Long Term Support) dari Ubuntu direkomendasikan.
Informasi dukungan terbaru dapat diperiksa di dokumentasi resmi NVIDIA.

2.3 Memeriksa Instalasi gcc

Instalasi CUDA memerlukan kompiler gcc.
Periksa status instalasi dengan perintah berikut:

gcc --version

Jika gcc belum terinstal, instal dengan perintah berikut:

sudo apt install build-essential

3. Instalasi Driver NVIDIA

3.1 Menghapus Driver yang Ada

Jika driver NVIDIA lama terinstal, hapus untuk menghindari konflik.
Jalankan perintah berikut:

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

3.2 Memilih dan Menginstal Driver yang Tepat

Dari situs web resmi NVIDIA, periksa driver yang sesuai untuk GPU Anda dan lanjutkan instalasi dengan langkah-langkah berikut:

 
1. Menambahkan Repositori Jalankan perintah berikut di terminal untuk menambahkan repositori driver NVIDIA.

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

 
2. Memeriksa Driver yang Direkomendasikan Gunakan perintah berikut untuk memeriksa driver yang direkomendasikan.

   ubuntu-drivers devices

Instal driver yang ditandai sebagai “recommended” dalam output.

 
3. Instalasi Driver Instal driver dengan menentukan nomor versi yang direkomendasikan.

   sudo apt install nvidia-driver-<versi_rekomendasi>

 
4. Restart Setelah Instalasi Setelah instalasi driver selesai, restart sistem dengan perintah berikut.

   sudo reboot

4. Instalasi CUDA Toolkit

4.1 Memilih Versi CUDA

Di halaman unduhan CUDA resmi NVIDIA, periksa versi CUDA yang kompatibel dengan GPU dan versi Ubuntu yang Anda gunakan.
Jika menggunakan versi terbaru, pastikan kompatibilitas dengan perangkat lunak dan pustaka lain.

4.2 Menambahkan Repositori dan Menginstal

Instal CUDA toolkit dengan langkah-langkah berikut:

 
1. Menambahkan Repositori Tambahkan repositori NVIDIA (contoh untuk Ubuntu 20.04).

   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. Menambahkan Kunci Repositori Dapatkan dan instal kunci repositori.

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

 
3. Menginstal Paket CUDA Instal CUDA toolkit.

   sudo apt update
   sudo apt install cuda

 
4. Verifikasi Setelah Instalasi Periksa apakah CUDA telah terinstal dengan benar.

   nvcc --version

5. Pengaturan Variabel Lingkungan

5.1 Pengaturan PATH dan LD_LIBRARY_PATH

Untuk menggunakan CUDA, variabel lingkungan harus diatur dengan benar. Ikuti langkah-langkah berikut:

 
1. Mengedit file .bashrc

   nano ~/.bashrc

 
2. Tambahkan baris berikut

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

 
3. Menerapkan Pengaturan Simpan perubahan dan muat ulang terminal.

   source ~/.bashrc

6. Instalasi cuDNN

6.1 Apa itu cuDNN

cuDNN (CUDA Deep Neural Network library) adalah pustaka akselerasi GPU yang dioptimalkan untuk deep learning.

6.2 Mengunduh cuDNN

Dari situs web resmi NVIDIA, unduh cuDNN yang sesuai dengan versi CUDA yang Anda gunakan.
Diperlukan akun NVIDIA untuk mengunduh.

6.3 Langkah-langkah Instalasi cuDNN

 
1. Mengekstrak Arsip Ekstrak arsip cuDNN yang telah diunduh.

   tar -xzvf cudnn-<versi>.tgz

 
2. Menyalin File Salin file yang diperlukan ke direktori CUDA.

   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. Verifikasi Instalasi Periksa versi cuDNN dengan perintah berikut.

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

7. Verifikasi Instalasi

7.1 Memverifikasi Fungsi CUDA

Periksa apakah CUDA telah terinstal dengan benar dengan perintah berikut:

nvcc --version

7.2 Menjalankan Program Contoh

Jalankan program contoh CUDA untuk memverifikasi fungsinya.

 
1. Menyiapkan Contoh

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

 
2. Menjalankan Program

   ./deviceQuery

Jika output menunjukkan “PASS”, instalasi berhasil.

8. Pemecahan Masalah

8.1 Masalah Umum dan Solusinya

 
• Masalah: CUDA tidak dikenali dengan benar
  Solusi: Periksa kembali pengaturan variabel lingkungan dan restart.

 

• Masalah: GPU tidak digunakan
  Solusi: Coba instal ulang driver NVIDIA.

 

• Masalah: Ketidaksesuaian antara CUDA dan perangkat lunak
  Solusi: Periksa versi CUDA yang didukung oleh perangkat lunak dan instal versi yang sesuai.

9. Ringkasan

Artikel ini menjelaskan secara detail langkah-langkah instalasi CUDA dan cuDNN di lingkungan Ubuntu.
Dengan mengikuti langkah-langkah ini secara akurat, Anda dapat membangun lingkungan komputasi GPU berkecepatan tinggi.
Bagi Anda yang ingin memanfaatkan deep learning atau komputasi ilmiah, pertimbangkan untuk menyiapkan TensorFlow atau PyTorch sebagai langkah selanjutnya.