CUDA Ubuntu 16.04 Kurulumu

CUDA Ubuntu 16.04 Kurulumu

İşlemci (CPU) üzerinde çalıştırılan "Derin Öğrenme" algoritmalarının çalışma süresi çok uzun sürmektedir ve Derin Öğrenmenin bu kadar popüler olmasının en önemli sebebi Ekran Kartlarının (GPU) Derin Öğrenme algoritmalarının çalışma süresinin CPU'ya göre çok daha kısa sürmesini sağlayacak şekilde çok gelişmiş tasarımlara sahip olmalarıdır. Derin öğrenme konusunda çalışmayı düşünüyorsanız bu çalışmaları yapabilmek için iyi bir ekran kartına sahip olmanız gerekmektedir. Derin öğrenme çalışmaları için Örnek PC Konfigurasyonu size nasıl bir bilgisayara sahip olmanız gerektiği konusunda fikir verecektir.

Derin Öğrenme algoritmalarını Ekran kartı (GPU) üzerinde çalıştırmak için CUDA kurulumu gerekmektedir. Bu kurulum için NVidia'nın hazırlamış olduğu aşağıdaki linkte yer alan dökümanı takip ettim.

https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html

Adım 1. Kurulum Öncesi Kontroller

1.1 Ekran Kartının CUDA Yeteneğinin Kontrolü

Eğer ekran kartınız bu listede yer alıyorsa CUDA yeteneği var demektir

lspci | grep -i nvidia

Yukarıdaki komutu çalıştırdığınız da sistem özelliklerini görmelisiniz eğer herhangi bir sonuç görmüyorsanız PCI donanım veri tabanını güncelleyip tekrar yukarıdaki komutu çalıştırabilirsiniz. (Güncelleme için aşağıdaki komutu çalıştırabilirsniz)

update-pciids

1.2 Desteklenen Linux Versiyonuna Sahip Olduğunuzun Kontrolü

CUDA Geliştirme Araçları sadece Linux'un bazı belirli modellerinde (dağıtımlarında) desteklenmektedir. Aşağıdaki komutu çalıştırın:

uname -m && cat /etc/*release

Aşağıdaki ekran görüntüsüne benzer bir sonuç görmeniz beklenmektedir.

1.3 GCC Derleyicisinin Sisteminize Kurulu Olduğunun Kontrolü

CUDA kullanımı için gcc derleyicisinin kurulu olması gerekmektedir. Aşağıdaki kodu çalıştırarak bilgisayarınızda kurulu olan GCC derleyicisinin versiyonunu öğrenebilirsiniz.

gcc --version

Eğer hata mesajı alıyorsanız gcc derleyicisini kurmanız gerekmektedir.

1.4 Doğru Kernel Başlık (Kernel Header) ve Geliştirme Paketlerinin Sisteminize Kurulu Olduğunun Kontrolü

CUDA sürücülerini kurmadan önce doğru Kernel başlık versiyonlarının ve geliştirme paketlerinin sisteminize kurulu olduğunun manuel olarak kontrol edilmesi gerekmektedir. Aşağıdaki komutu çalıştırarak sisteminizin çalıştığı kernel versiyonunu öğrenebilirsiniz.

uname -r

Şu an sisteminizde çalışan kernel için Kernel başlık ve geliştirme paketlerinin kurulumunu aşağıdaki komutu çalıştırarak yapabilirsiniz.

sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)

Eğer sisteminizde yüklü olan en yeni versiyon ise aşağıdaki gibi bir sonuç alırsınız.

1.5 Kurulum Yönteminin Seçilmesi

CUDA Toolkit 2 farklı yöntemle kurulabilir:

1. distribution specific packages (RPM and Deb packages)
2. distribution-independent package (runfile package)

Genellikle 1. yöntemin kullanılması tavsiye edilmektedir. Bu sebeple kurulumu 1. yöntemi kullanarak gerçekleştireceğiz.

1.6 NVIDIA CUDA Toolkit İndirilmesi

NVIDIA CUDA Toolkit aşağıdaki adresten sisteminize uygun seçimler yapılarak indirilebilir.

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

Adım 2. Paket Yöneticisi Kurulumu

2.1 Depo Meta-Verilerini Kur

İndirmiş olduğunuz NVIDIA CUDA Toolkit paketini aşağıdaki komutu çalıştırarak kurabilirsiniz.

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-2-local_9.2.88-1_amd64.deb

2.2 CUDA public GPG key kurulumu

İkinci aşama olarak GPG key kurulumu yapılması gerekmektedir. Zaten aşağıdaki ekran görüntüsünde göreceğiniz gibi GPG key'in kurulması gerektiği belirtilmiştir.

sudo apt-key add /var/cuda-repo-9-2-local/7fa2af80.pub

 

2.3 Sistemin güncellenmesi

Üçüncü aşama olarak sistemin güncellenmesi gerekmektedir. Aşağıdaki kodu çalıştırarak sistemi güncelleyebilirsiniz

sudo apt-get update

2.4 CUDA Kurulumu

CUDA kurulumunu aşağıdaki kodu çalıştırarak gerçekleştirebilirsiniz.

sudo apt-get install cuda

CUDA yükleme komutunu tekrar çalıştırırsanız aşağıdaki gibi CUDA'nın zaten en yeni versiyonunun yüklü olduğu uyarısını alırsınız (aşağıdaki ekran görüntüsü gibi). Bu uyarı kurulumun başarılı bir şekilde yapıldığını göstermektedir.

CUDA Kurulumu başarı ile tamamlanmıştır.