Ubuntu 18.04で、ディープラーニング環境を構築したいと考えました。
いろいろネットの情報を得てトライしてみたのですが、苦戦しました。
しかし、トライしているうちに、いくつか大事なことがわかってきました。
ポイントは、以下のとおりです。
まずいちばん大事なのはこれです。ドライバーが古いものしか対応していないと、対応するCUDAのバージョンも古くなります。
これから詳しく記載します。
カーネルを最新のものを追いかけるとCUDAは動かないという事象が起きます。Ubuntu 18.04では、標準が4.15、そしてHWEが4.18です。CUDAは、この2つのバージョン（標準とHWEカーネル）だけサポートします。詳しくは、NVIDIAのページをご覧ください。
これらのコツをつかんだら、再現性が高くセットアップすることができるようになりました。
Step by Stepで示します。
現在、GPUでの機械学習ができる環境を構築しています。
様々な試行錯誤があるので、これはこれで別の記事になるのですが、
非常に困ったことが起こりました。
NVIDIAのGeForce RTX2070というグラフィックボードを入手したのですが、
Linux (Lin4Neuro based on Ubuntu 18.04)のインストールまでは全く問題ないのですが、NVIDIAのドライバーをインストールすると、再起動後、画面が全くうつらなくなるのです。
そして、Ctrl+Alt+Deleteも受け付けなくなり、ハードリセットしか方法がなくなります。
折角よい性能のグラフィックボードを入手したのにどうしてうつらなくなってしまうんだろうとネットの情報を探しまくりましたがなかなか情報が見つかりませんでした。
1ヶ月、問題が解決しませんでした…。
そのような中、ふと「ソフトがダメならハードか？」と思いました。
Display Portを使って画面を出力していましたが、HDMIに変えてみたらどうだろうと思い、変えてみたところ、あっさりうつりました…。
“NVIDIA” “Display Port” “Black screen”で調べると情報がちらほら出てきました。
やらなきゃいけないことがたくさんあるので、これ以上の調査はしないでおきますが、
今日の結論は、「画像の出力がおかしかったらDisplay PortをHDMIに切り替えてみよう」ということでした。
使いたいGPU計算ソフトがCUDAの特定のバージョンでしか動かないことがあると思います。
CUDAのバージョンの切り替え方を書いておきます。
切り替え先のバージョンがインストールしてある必要があります。
現在のCUDAのバージョンを確認します。
nvcc -V
/usr/local/cuda へのリンクを切り替え先のバージョンのインストール場所に変更します。
例：CUDA5.0に切り替える場合
sudo unlink /usr/local/cuda sudo ln -s /usr/local/cuda-5.0 /usr/local/cuda
切り替え後のバージョンを確認します。
nvcc -V
なおrebootは不要です。
