1. Giới thiệu
CUDA (Compute Unified Device Architecture) là một nền tảng điện toán song song và API được cung cấp bởi NVIDIA, cho phép xử lý tính toán tốc độ cao bằng cách tận dụng GPU.
Nó được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như học máy, học sâu và tính toán khoa học.
Bài viết này sẽ hướng dẫn chi tiết các bước cài đặt CUDA trên môi trường Ubuntu.
2. Điều kiện tiên quyết
2.1 Kiểm tra khả năng tương thích của GPU
Đầu tiên, hãy kiểm tra xem GPU NVIDIA được cài đặt trên hệ thống của bạn có tương thích với CUDA hay không.
Vui lòng chạy lệnh sau trong terminal:
lspci | grep -i nvidiaNếu thiết bị NVIDIA xuất hiện trong đầu ra của lệnh này, điều đó có nghĩa là GPU của bạn đã được nhận diện.
Bạn có thể kiểm tra danh sách đầy đủ các GPU tương thích trên trang web chính thức của NVIDIA.
2.2 Kiểm tra phiên bản Ubuntu
CUDA được hỗ trợ trên các phiên bản Ubuntu cụ thể.
Hãy kiểm tra phiên bản Ubuntu hiện tại của bạn bằng lệnh sau:
lsb_release -aThông thường, các phiên bản LTS (Long Term Support) của Ubuntu được khuyến nghị.
Vui lòng kiểm tra tài liệu chính thức của NVIDIA để biết thông tin hỗ trợ mới nhất.
2.3 Kiểm tra cài đặt gcc
Để cài đặt CUDA, trình biên dịch gcc là bắt buộc.
Kiểm tra trạng thái cài đặt bằng lệnh sau:
gcc --versionNếu gcc chưa được cài đặt, vui lòng cài đặt bằng lệnh sau:
sudo apt install build-essential
3. Cài đặt trình điều khiển NVIDIA
3.1 Gỡ cài đặt trình điều khiển hiện có
Nếu có trình điều khiển NVIDIA cũ được cài đặt, hãy gỡ bỏ chúng để tránh xung đột.
Vui lòng chạy các lệnh sau:
sudo apt-get --purge remove '*nvidia*'
sudo apt-get autoremove3.2 Chọn và cài đặt trình điều khiển phù hợp
Kiểm tra trình điều khiển phù hợp với GPU của bạn trên trang web chính thức của NVIDIA và tiến hành cài đặt theo các bước sau:
- Thêm kho lưu trữ: Chạy lệnh sau trong terminal để thêm kho lưu trữ trình điều khiển của NVIDIA.
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update- Kiểm tra trình điều khiển được đề xuất: Sử dụng lệnh sau để kiểm tra trình điều khiển được đề xuất.
ubuntu-drivers devicesCài đặt trình điều khiển được hiển thị là “recommended” trong đầu ra.
- Cài đặt trình điều khiển: Cài đặt bằng cách chỉ định số phiên bản trình điều khiển được đề xuất.
sudo apt install nvidia-driver-<phiên bản được đề xuất>- Khởi động lại sau khi cài đặt: Sau khi cài đặt trình điều khiển hoàn tất, khởi động lại hệ thống bằng lệnh sau.
sudo reboot4. Cài đặt CUDA Toolkit
4.1 Chọn phiên bản CUDA
Trên trang tải xuống CUDA chính thức của NVIDIA, hãy kiểm tra phiên bản CUDA tương thích với GPU và phiên bản Ubuntu bạn đang sử dụng.
Nếu bạn sử dụng phiên bản mới nhất, vui lòng kiểm tra khả năng tương thích với phần mềm và thư viện.
4.2 Thêm kho lưu trữ và cài đặt
Thực hiện các bước sau để cài đặt CUDA Toolkit:
- Thêm kho lưu trữ: Thêm kho lưu trữ của NVIDIA (ví dụ bên dưới dành cho 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- Thêm khóa kho lưu trữ: Lấy và cài đặt khóa kho lưu trữ.
sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/7fa2af80.pub- Cài đặt gói CUDA: Cài đặt CUDA Toolkit.
sudo apt update
sudo apt install cuda- Xác nhận sau khi cài đặt: Kiểm tra xem CUDA đã được cài đặt đúng cách chưa.
nvcc --version
5. Cấu hình biến môi trường
5.1 Cấu hình PATH và LD_LIBRARY_PATH
Để sử dụng CUDA, bạn cần cấu hình đúng các biến môi trường. Vui lòng thực hiện các bước sau:
- Chỉnh sửa tệp
.bashrc
nano ~/.bashrc- Thêm các dòng sau:
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH- Áp dụng cấu hình: Lưu các chỉnh sửa và tải lại terminal.
source ~/.bashrc6. Cài đặt cuDNN
6.1 cuDNN là gì
cuDNN (CUDA Deep Neural Network library) là một thư viện tăng tốc GPU được tối ưu hóa cho học sâu.
6.2 Tải xuống cuDNN
Tải xuống cuDNN tương thích với phiên bản CUDA bạn đang sử dụng từ trang web chính thức của NVIDIA.
Cần có tài khoản NVIDIA để tải xuống.
6.3 Các bước cài đặt cuDNN
- Giải nén tệp lưu trữ: Giải nén tệp lưu trữ cuDNN đã tải xuống.
tar -xzvf cudnn-<phiên bản>.tgz- Sao chép tệp: Sao chép các tệp cần thiết vào thư mục 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*- Xác nhận cài đặt: Kiểm tra phiên bản cuDNN bằng lệnh sau.
cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
7. Xác nhận cài đặt
7.1 Kiểm tra hoạt động của CUDA
Kiểm tra xem CUDA đã được cài đặt đúng cách chưa bằng lệnh sau:
nvcc --version7.2 Chạy chương trình mẫu
Chạy chương trình mẫu CUDA để xác nhận hoạt động.
- Thiết lập mẫu:
cuda-install-samples-<phiên bản>.run
cd ~/NVIDIA_CUDA-<phiên bản>_Samples/1_Utilities/deviceQuery
make- Thực thi chương trình:
./deviceQueryNếu đầu ra hiển thị “PASS”, việc cài đặt đã thành công.
8. Khắc phục sự cố
8.1 Các vấn đề thường gặp và giải pháp
- Vấn đề: CUDA không được nhận diện đúng cách
Giải pháp: Kiểm tra lại cài đặt biến môi trường và khởi động lại. - Vấn đề: GPU không được sử dụng
Giải pháp: Thử cài đặt lại trình điều khiển NVIDIA. - Vấn đề: CUDA không tương thích với phần mềm
Giải pháp: Kiểm tra phiên bản CUDA mà phần mềm hỗ trợ và cài đặt phiên bản phù hợp.
9. Tóm tắt
Bài viết này đã giải thích chi tiết các bước cài đặt CUDA và cuDNN trên môi trường Ubuntu.
Bằng cách làm theo các bước này một cách chính xác, bạn có thể xây dựng một môi trường tính toán GPU tốc độ cao.
Nếu bạn đang hướng tới việc sử dụng học sâu hoặc tính toán khoa học, hãy xem xét thiết lập TensorFlow hoặc PyTorch như bước tiếp theo.
Bài viết liên quan
Cách cài đặt driver Nvidia trên Ubuntu 1. Giới thiệu: Tại sao nên sử dụng driver Nvidia trên Ubuntu? Ubuntu mặc đ[…]
1. Giới thiệu Khi sử dụng GPU trên Ubuntu, điều quan trọng là phải kiểm tra chính xác trạng thái của nó. Đặc biệt, tron[…]
