UbuntuでGPU設定時に使うコマンド

UbuntuでGPU設定時に使うコマンドを備忘録的にまとめました。

1. CUDAのダウンロード場所

・NVIDIAドライバーのダウンロード
・CUDA Toolkitのダウンロード
・cuDNNのダウンロード

2. OSのバージョンの確認

$ lsb_release -a

3. GPUの種類の確認

$ lspci | grep -i nvidia

01:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation GP102 [GeForce GTX 1080 Ti] (rev a1)

4. NVIDIAドライバとCUDAの対応バージョンの確認

CUDA 12.0 Release Notes — cuda-toolkit-release-notes 12.0 documentation

5. NVIDIAドライバのバージョンの確認

$ cat /proc/driver/nvidia/version

NVRM version: NVIDIA UNIX x86_64 Kernel Module  460.32.03  Sun Dec 27 19:00:34 UTC 2020
GCC version:  gcc version 5.4.0 20160609 (Ubuntu 5.4.0-6ubuntu1~16.04.12)

6. CUDAのバージョンの確認

$ nvcc -V

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2020 NVIDIA Corporation
Built on Mon_Nov_30_19:08:53_PST_2020
Cuda compilation tools, release 11.2, V11.2.67
Build cuda_11.2.r11.2/compiler.29373293_0

7. メモリの使用状況の確認

$ free -m

8. GPUのメモリ使用量の確認

$ nvidia-smi -l

9. GPUがTensorflowで利用可能かどうかの確認

from tensorflow.python.client import device_lib
device_lib.list_local_devices()

[ name: "/device:CPU:0"
  device_type: "CPU"
  memory_limit: 268435456
  locality {
  }
  incarnation: 346329419268209459
  
, name: "/device:GPU:0"
  device_type: "GPU"
  memory_limit: 10261659648
  locality {
    bus_id: 1
    links {
    }
  }
  incarnation: 9911094273110293470
  physical_device_desc: "device: 0, name: GeForce GTX 1080 Ti, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 6.1"
]

エラー時は、エラーメッセージと以下のドキュメントを参照。

Install TensorFlow with pip

10. VSCodeを開く

$ code <ファイル名>

11. 入力モード切り替え

・「半角/全角」キー (デフォルト)