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CUDA Toolkit/GPUカードドライバー導入手順

対象サービス・プラン
 

さくらの専用サーバ 高火力シリーズ(GPU搭載モデル)では、GPUボード用のドライバはお客様にてご導入いただいております。
このマニュアルでは、さくらの専用サーバ 高火力シリーズ(GPU搭載モデル)に対してCUDA Toolkit、およびGPUカード用ドライバーを
インストールする方法を説明します。

前提条件・設定例

前提条件

  • ディープラーニング(深層学習)などの用途でNVIDIA社製GPUボードを利用する場合、
    ディープラーニング用フレームワーク等のソフトウェアを導入する前に
    下記のNVIDIA社製ソフトウェアを導入する必要があります。
    • CUDA Toolkit
    • GPUボード用ドライバーソフトウェア
    • 追加のライブラリ(cuDNNなど)
  • CUDA ToolkitにはGPUボード用ドライバーが同梱されており、CUDA Toolkitと同時にインストールできます。
    しかし同梱ドライバーは、搭載されているGPUのモデル次第では正しく動作しない場合があります。
    そのため、このマニュアルでは、適切なGPUボード用ドライバーを個別にダウンロードし、インストールする方法を記載しています。

設定例

  • OS:Ubuntu 14.04 / 16.04、CentOS 7
  • CUDA Toolkit:CUDA 8.0

注意事項

  • ご利用のGPUモデル、導入されている最新OSバージョン、NVIDIA社から入手されたドライバーのバージョンなどにより、
    実際の手順や表示内容等が、本マニュアルでご案内している内容とは異なる場合があります
  • さくらインターネットでは、GPUカードのご利用方法について、ドライバーおよび関連ソフトェアの導入を含め、
    全てお客様にお任せしております
  • さくらインターネットでは、GPUカードのご利用に関するサポートを行っておりません

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事前準備:Linuxディストリビューション パッケージのインストール

さくらの専用サーバ 高火力シリーズ(GPU搭載モデル)にNVIDIA社提供ソフトウェアをインストールする前の事前準備として
Linux ディストリビューションパッケージのインストールを行います。

パッケージのアップデート

Ubuntu 14.04 / 16.04

# apt update
# apt upgrade

CentOS 7

# yum update

ソフトウェア開発パッケージのインストール

Ubuntu 14.04 / 16.04

# apt install build-essential

CentOS 7

# yum groupinstall "Development Tools"

DKMSのインストール

Ubuntu 14.04 / 16.04

# apt install dkms

CentOS 7

# yum install dkms

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CUDA Toolkitのインストール

CUDA Toolkitは、NVIDIA社製GPUカードを汎用的な数値計算目的で利用したい場合に必要となるソフトウェアです。
まず、CUDA Toolkitを入手し、ご利用の高火力GPUサーバにインストールします。

CUDA Toolkitの入手

CUDA Toolkitは、以下URLから入手します。

以下項目について選択することで、ダウンロードページが表示されます。

  • 選択項目
Operating System Linux
Architecure x86_64
Distribution / Version ※ 以下適した組み合わせを選択
  • Ubuntu 14.04
  • Ubuntu 16.04
  • CentOS 7
Installer Type runfile [local]

ダウンロードページが表示されたら、[ DOWNLOAD ]ボタンをクリックし、利用許諾に同意してファイルをダウンロードしてください。
ダウンロードしたファイルは、SCPなどの手段で高火力GPUサーバーにコピーしてください。

CUDA Toolkit をインストールする

cuda_8.0.61_375.26_linux.run ファイルを用いて CUDA Toolkit(ドライバーなし)をインストールする手順を示します。

CUDA Toolkitをインストールします。

# chmod +x cuda_8.0.61_375.26_linux-run
# ./cuda_8.0.61_375.26_linux-run --silent --toolkit --samples --samplespath=/usr/local/cuda-samples --no-opengl-libs
  • ※ --silent はサイレントインストール(バッチ処理)のためのオプションで、NVIDIA社のエンドユーザライセンス条項に合意したものとみなされます。

環境変数を設定するファイルを作成します。

/etc/profile.d/cuda8.sh

export CUDA_HOME="/usr/local/cuda-8.0" 
export PATH="$CUDA_HOME/bin:$PATH" 
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/lib:$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH" 
export CPATH="/usr/local/include:$CUDA_HOME/include:$CPATH" 
export INCLUDE_PATH="$CUDA_HOME/include" 

/etc/profile.d/cuda8.csh

setenv CUDA_HOME "/usr/local/cuda-8.0" 
setenv PATH "$CUDA_HOME/bin:$PATH" 
setenv LD_LIBRARY_PATH "/usr/local/lib:$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH" 
setenv CPATH "/usr/local/include:$CUDA_HOME/include:$CPATH" 
setenv INCLUDE_PATH "$CUDA_HOME/include" 

設定を反映するため、一度ログアウトし、再度サーバにログインします。

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GPUカード用ドライバーのインストール

GPUカード用ドライバーは、さくらの専用サーバ 高火力シリーズ(GPU搭載モデル)でGPUカードを利用する場合に必要となります。

GPUカード用ドライバーの入手

GPUカード用ドライバーを入手するには、以下URLからご利用モデルを選択します。

プルダウンメニューから、利用するGPUカードのモデルにあわせた項目を選択します。

  • 各高火力GPUサーバーのモデルごとの適切な選択項目
  TITAN X (Pascal) モデル TITAN X (Maxwell) モデル TESLA P40モデル TESLA P100モデル
搭載GPUモデル名 TITAN X (Pascal) TITAN X (Maxwell) NVIDIA TESLA P40 NVIDIA TESLA P100
Product Type GeForce GeForce Tesla Tesla
Product Series GeForce GeForce 900 Series P-Series P-Series
Product NVIDIA TITAN Xp GeForce GTX TITAN X Tesla P40 Tesla P100
Operating System 「 Show all Operating Systems 」を選択したのち、 「 Linux 64-bit 」
Language English
  • ※ GPUカードのモデルによって、NVIDIA社サイトが案内するドライバのバージョンが異なることがあります。
    場合によってはサーバーやGPUカードの動作不良の原因となりますので、ダウンロード時には十分ご注意ください。

SEARCH ボタンをクリックした後、以下のようなダウンロードページが表示されます。

nvidia01.png

ダウンロードページが表示されたら、[ DOWNLOAD ]ボタンをクリックし、
利用許諾に同意してファイルをダウンロードします。
ダウンロードしたファイルは、SCPなどの手段で高火力GPUサーバーにコピーしてください。

NVIDIA GPUカード用ドライバーのインストール

GPUサーバー上で、NVIDIA GPUカード用ドライバーをインストールします。

# chmod+x NVIDIA-Linux-x86_64-375.66.run
# ./NVIDIA-Linux-x86_64-375.66.run --silent --no-opengl-files --no-libglx-indirect --dkms
  • ※ --silent はサイレントインストール(バッチ処理)のためのオプションで、NVIDIA社のエンドユーザライセンス条項に合意したものとみなされます。
  • ※ --no-opengl-files および --no-libglx-indirectオプションを指定しなかった場合、Linuxディストリビューションのデスクトップ環境の動作に
    支障をきたす場合があります。

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cuDNNのインストール

NVIDIA社が提供するcuDNNは、ディープラーニング向けのアルゴリズムを高速化するためのライブラリです。
cuDNNの詳細およびダウンロードについては以下をご確認ください。

cuDNNのダウンロード

cuDNN ダウンロードページを開き、目的のバージョンのcuDNNを選択します。
CUDA 8.0を利用している場合は、「 for CUDA 8.0 」と書かれたバージョンから、
フレームワークが対応している cuDNN バージョンを選択します。

このマニュアルでは、例として cuDNN v5.1 (for CUDA8.0)をインストールする場合の手順を説明します。

nvidia02.png

「 cuDNN v5.1 Libray for Linux 」をクリックし、ダウンロードします。

ダウンロードした cudnn-8.0-linux-x64.v5.1.tgz には、以下のファイルが含まれれています。

-r--r--r-- 0 erisuser users 99658 11 7 2016 cuda/include/cudnn.h
lrwxrwxrwx 0 erisuser users 0 11 7 2016 cuda/lib64/libcudnn.so -> libcudnn.so.5
lrwxrwxrwx 0 erisuser users 0 11 7 2016 cuda/lib64/libcudnn.so.5 -> libcudnn.so.5.1.10
-rwxr-xr-x 0 erisuser users 84163560 11 7 2016 cuda/lib64/libcudnn.so.5.1.10
-rw-r--r-- 0 erisuser users 70364814 11 7 2016 cuda/lib64/libcudnn_static.a

ダウンロードしたファイルは、SCPなどを用いて高火力GPUサーバーに転送します。

cuDNNのインストール

GPUサーバー上で、cuDNNをインストールします。

# tar xvzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
# mv cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
# mv cuda/lib64/* /usr/local/cuda/lib64/

以上でcuDNNのインストールは終了です。
cuDNNは、cuDNNに対応したディープラーニング用フレームワークから利用されます。

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GPUの状態確認

ここまでの作業が完了すると、CUDA、GPUカード用ドライバー、およびcuDNNがインストールされ、
利用可能な状態となっています。

nvidia-smiコマンドを実行し、GPUカードが正しく動作していることを確認してください。

$ nvidia-smi
Tue Jul 18 16:02:59 2017
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 375.51                 Driver Version: 375.51                    |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  TITAN X (Pascal)    On   | 0000:02:00.0     Off |                  N/A |
| 23%   26C    P8    11W / 250W |      0MiB / 12189MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
|   1  TITAN X (Pascal)    On   | 0000:03:00.0     Off |                  N/A |
| 23%   27C    P8     9W / 250W |      0MiB / 12189MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
|   2  TITAN X (Pascal)    On   | 0000:83:00.0     Off |                  N/A |
| 23%   28C    P8     8W / 250W |      0MiB / 12189MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
|   3  TITAN X (Pascal)    On   | 0000:84:00.0     Off |                  N/A |
| 23%   26C    P8     8W / 250W |      0MiB / 12189MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID  Type  Process name                               Usage      |
|=============================================================================|
|  No running processes found                                                 |
+-----------------------------------------------------------------------------+

ドライバーによって正しい数量のGPUカードが認識されていることをご確認ください。

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参考情報

CUDA、GPUカード用ドライバーをインストール後、デスクトップ環境が利用できなくなる現象について

NVIDIA社製ソフトウェアのインストール時にOpenGL関連ファイルをインストールすると、X Window Systemベースのデスクトップ環境への
コンソールログインに支障をきたす場合があります(ログイン画面で正しいユーザ名/パスワードを入力してもデスクトップ環境が起動しない、など)。

この問題を避けるには、NVIDIA社製ソフトウェアのインストール時に下記オプションを付加します。

CUDA-8.0*.run: --no-opengl-libs
./NVIDIA-Linux-x86_64-375.66.run: --no-opengl-files --no-libglx-indirect

なお、さくらの専用サーバ 高火力シリーズ GPU搭載モデルでは、IPMIコンソールを介してのデスクトップ環境利用を保証しておりません。
IPMIコンソールを介してデスクチップ環境をご利用の場合は、ご自身の責任にてお願いします。

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