Guida completa all’installazione di CUDA su Ubuntu [per principianti]

1. Introduzione

CUDA (Compute Unified Device Architecture) è una piattaforma di calcolo parallelo e un’API fornita da NVIDIA, che consente calcoli ad alta velocità usando le GPU.
È ampiamente utilizzata in vari settori, tra cui l’apprendimento automatico, il deep learning e il calcolo scientifico.
Questa guida fornisce una spiegazione dettagliata su come installare CUDA su un sistema Ubuntu.

2.1 Verifica della compatibilità della GPU

Innanzitutto, verifica se la tua GPU NVIDIA supporta CUDA.
Esegui il seguente comando nel terminale:

lspci | grep -i nvidia

Se il tuo sistema riconosce un dispositivo NVIDIA nell’output, la tua GPU è stata rilevata.
Per un elenco completo delle GPU supportate, consulta il sito ufficiale di NVIDIA.

2.2 Controllare la versione di Ubuntu

CUDA è supportato su versioni specifiche di Ubuntu.
Verifica la tua attuale versione di Ubuntu eseguendo il seguente comando:

lsb_release -a

In generale, le versioni LTS (Long Term Support) di Ubuntu sono consigliate.
Per i dettagli più recenti sulla compatibilità, consulta la documentazione ufficiale di NVIDIA.

2.3 Verifica dell’installazione di GCC

Il compilatore GCC è necessario per installare CUDA.
Verifica se è installato usando il seguente comando:

gcc --version

Se GCC non è installato, installalo eseguendo:

sudo apt install build-essential

3.1 Rimozione dei driver esistenti

Se sono installati driver NVIDIA vecchi, rimuovili per evitare conflitti.
Esegui i seguenti comandi:

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

3.2 Selezionare e installare il driver appropriato

Controlla il sito ufficiale di NVIDIA per trovare il driver corretto per la tua GPU, quindi segui questi passaggi per l’installazione:

1. Aggiungi il repository: Esegui i seguenti comandi nel terminale per aggiungere il repository dei driver NVIDIA.

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

1. Controlla i driver consigliati: Usa questo comando per vedere il driver consigliato.

   ubuntu-drivers devices

Cerca il driver contrassegnato come “consigliato” nell’output.

1. Installa il Driver: Installa il driver consigliato specificando la sua versione.

   sudo apt install nvidia-driver-<recommended version>

1. Riavvia il Sistema: Dopo l’installazione, riavvia il tuo sistema.

   sudo reboot

4.1 Scegliere la versione CUDA

Visita ilpagina ufficiale di download di CUDAper trovare la versione CUDA compatibile con la tua GPU e la versione di Ubuntu.
Se utilizzi l’ultima versione, assicurati della compatibilità con il tuo software e le librerie.

4.2 Aggiunta del repository e installazione di CUDA

Segui questi passaggi per installare il CUDA Toolkit.

1. Aggiungi il Repository: Aggiungi il repository NVIDIA (esempio per 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

1. Aggiungi la chiave del repository:Recupera e installa la chiave del repository.

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

1. Installa pacchetti CUDA: Installa il CUDA Toolkit.

   sudo apt update
   sudo apt install cuda

1. Verifica l’installazione: Verifica se CUDA è installato correttamente.

   nvcc --version

5.1 Scaricare cuDNN

cuDNN (CUDA Deep Neural Network library) è una libreria NVIDIA accelerata da GPU per il deep learning.
Per installare cuDNN, segui questi passaggi:

1. Vai alla pagina di download NVIDIA cuDNN e accedi.
2. Seleziona la versione di cuDNN appropriata compatibile con la tua versione di CUDA.
3. Scarica il pacchetto cuDNN per Ubuntu.

5.2 Installazione di cuDNN

Dopo aver scaricato, installa cuDNN usando i seguenti comandi:

tar -xvf cudnn-*.tar.xz
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*

Dopo l’installazione, verifica che cuDNN sia installato correttamente controllandone la versione:

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

6.1 Aggiornamento di .bashrc

Modifica il .bashrc file per aggiungere i percorsi CUDA:

echo 'export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

6.2 Verifica dell’installazione di CUDA

Per confermare che CUDA sia installato e configurato correttamente, esegui il seguente comando:

nvcc --version

Questo dovrebbe visualizzare la versione di CUDA installata sul tuo sistema.

7. Esecuzione di un Programma di Test

Per verificare se CUDA funziona correttamente, compila ed esegui un semplice programma di test.

#include <stdio.h>
int main() {
    printf("CUDA setup is complete!n");
    return 0;
}

Compilalo ed eseguilo usando:

gcc test.c -o test
./test

8.1 Problemi comuni e soluzioni

• CUDA non riconosciuto: Assicurati che le variabili d’ambiente siano impostate correttamente eseguendo echo $PATH e echo $LD_LIBRARY_PATH
• Problemi con i driver: Se i driver NVIDIA non funzionano, prova a reinstallarli seguendo i passaggi nella sezione 3.
• Versione cuDNN non corrispondente: Verifica che la tua versione cuDNN sia compatibile con la versione CUDA installata.

9. Conclusion

Seguendo questa guida, dovresti ora avere un ambiente CUDA completamente funzionante configurato su Ubuntu.
Con CUDA e cuDNN installati, puoi iniziare a utilizzare l’accelerazione GPU per il deep learning, il calcolo scientifico e altre applicazioni ad alte prestazioni.

Se incontri problemi, consulta la documentazione ufficiale di NVIDIA o i forum della community per ulteriore supporto.