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Quand Cuda va-t-elle être libérée pour Ubuntu 20.04?

Alors 20.04 a été publié il y a deux jours, mais quand Cuda est-il libéré pour 20.04? Nvidia est-elle généralement suivante?

nvidiacudagpu20.04gpu-drivers
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Kai Yang

pour Cuda uniquement, vous pouvez vous référer à @ MeeNKick 's Réponse .

Selon le 16 juin 2020, j'ai réussi à installer Cuda 10.1 et Cudnn 7.6.5 sur Ubuntu 20.04 et ils fonctionnent parfaitement avec Tensorflow 2.2.0
[.____] Voici les étapes que j'ai suivies

1- Installez Cuda (10.1):

Selon maintenant, il n'y a pas de fichier deb ou d'exécution pour Ubuntu 20.04, la seule solution est de fonctionner:

Sudo apt install nvidia-cuda-toolkit

Il faudra un certain temps d'être installé.
[.____] après cela, assurez-vous que Cuda est installé, courez:

nvcc -V

Vous obtiendrez une sortie similaire aux éléments suivants:

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation
Built on Sun_Jul_28_19:07:16_PDT_2019
Cuda compilation tools, release 10.1, V10.1.243

Cela signifie que Cuda est installé avec succès sur votre Ubuntu 20.04.
[.____] La légère différence est que Cuda n'est pas installée dans le chemin habituel (/usr/local/cuda, /usr/local/cuda-10.1). Au lieu de cela, il est installé dans /usr/lib/ (/usr/lib/cuda/).
[.____] Vous pouvez obtenir où Cuda est installé en exécutant la commande suivante:

whereis cuda

2- Installez Cudnn (7.6.5):

d'abord, allez à ceci link puis choisissezTélécharger cudnn. Vous serez invité à vous connecter/créer un compte. Après être connecté, vous serez invité à accepterles termes de l'accord de licence logiciel CUDNN.
Une liste de Cudnn téléchargeable sera affichée, cliquez surTélécharger Cudnn V7.6.5 (5 novembre 2019), pour CUDA 10.1puis choisircudnn Bibliothèque pour Linux.
[.____] Une fois le téléchargement terminé, extrayez le fichier, puis ouvrez le terminal et exécutez:

cd cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.5.32 # or whatever folder you got after extracting the file

Puis:

Sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/lib/cuda/include/

Après ça:

Sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/lib/cuda/lib64/

Pour terminer:

Sudo chmod a+r /usr/lib/cuda/include/cudnn.h /usr/lib/cuda/lib64/libcudnn*

Une fois que vous avez terminé, vous devez ajouter le chemin CUDA à votre ~/.bashrc fichier. Vous devez courir:

echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/cuda/include:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc

Puis exécutez:

source ~/.bashrc

3- en option:
Vous pouvez maintenant installer Tensorflow-GPU (2.2.0) et Test si utilise votre GPU ou non.
Pip3 Installez Tensorflow-GPU == 2.2.0
[.____] alors courir python3 et tapez les lignes suivantes:

import tensorflow as tf
tf.config.list_physical_devices('GPU')

Si tout s'est passé comme prévu, vous obtiendrez une sortie qui raconte que Tensorflow a accès à votre GPU.

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singrium

Sur 20.04, si je tape Sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit, alors je reçois

Some packages could not be installed. This may mean that
you have requested an impossible situation or if you are
using the unstable distribution that some required
packages have not yet been created or been moved out of
Incoming. The following information may help to resolve the situation:

The following packages have unmet dependencies. 
nvidia-cuda-toolkit : Depends: nvidia-profiler (= 
10.1.243-3) but it
is not going to be installed
                       Depends: nvidia-cuda-dev (= 
10.1.243-3) but it is not going to be installed
                       Recommends: nvidia-visual-profiler
(= 10.1.243-3) but it is not going to be installed 
E:Unable to correct problems, you have held broken packages.
6
user199052

Pour développer le poste de Singrium, si ces instructions ne fonctionnent toujours pas pour vous, essayez ce lien où je pense qu'ils ont obtenu leurs instructions à partir de: https://illya13.github.io/rl/Tutorial/2020 /04/26/installing-tensorflow-on-ubuntu-20.html ==

Les gros points sont que la prise en charge du GPU sur 20.04 ne fonctionne actuellement qu'avec Python 3,5 - 3,7 et GCC 8 que Ubuntu ne vient pas préinstallé avec. Figure. Même après avoir fait tout ça, je me faisais encore une erreur libcudnn.so.7. J'ai découvert que c'était parce que je courais mon script à Pycham. Une fois que j'ai fait mon propre env et monsieur virtuel de la ligne de commande, mon GPU a été ramassé par Tensorflow et j'étais bon d'aller. Je pense que Cela doit avoir quelque chose à voir avec Pycham ne pas ramasser le LD_Library_Path et le transfert de celui de TF mais qui sait. J'espère que cela aide quelqu'un!

1
stefanLopez

Géré à installer Cuda 11.0.207, Cudnn 8.0.1 sur 20.04 suivant ces instructions .

Cuda Télécharger le lien vers le type d'installateur:

https://developer.nvidia.com/cudu-downloads?target_os=linux&target_arch=x86_64&target_distro=ubuntu&target_version=2004

Juste comme une note latérale, exécutez ceci pour trouver le pilote recommandé de votre machine

ubuntu-drivers devices

et assurez-vous qu'il correspond à la version de Cuda Toolkit que vous souhaitez installer (voir tableau 2 - ICI )

Vérifiez votre version du pilote local avec:

nvidia-smi

Vérifiez votre version CUDA locale (le cas échéant):

nvcc --version

ou alors

cat /usr/local/cuda/version.txt
0
nuf