CentOS 7.2にCUDAとChainerをインストールした際のメモ。

1. CUDAの導入

1. https://developer.nvidia.com/cuda-downloadsから、cuda_8.0.44_linux.runをダウンロードする(事前にユーザ登録しておくこと、Linux、X86_64、CentOS、7、runfile(local)を選択)
2. sudo init 3でXサーバを停止する
3. 再ログインして、sudo sh cuda_8.0.44_linux.run、入力するパラメータはデフォルトのまま
4. sudo rebootで再起動
5. 再ログインして、.bash_profileに以下を追加し、source .bash_profile

CUDA_ROOT_DIR="/usr/local/cuda-8.0"
export CUDA_ROOT_DIR
PATH="$PATH:${CUDA_ROOT_DIR}/bin"
export PATH
LD_LIBRARY_PATH="${LD_LIBRARY_PATH}:${CUDA_ROOT_DIR}/lib64/"
export LD_LIBRARY_PATH

2. CUDAのサンプルプログラムのコンパイル

1. sudo yum install freeglut freeglut-devel(makeする際に、エラーが出たので左記を実施)
2. cd ~/NVIDIA_CUDA-8.0_Samples/
3. make
4. bin/x86_64/linux/release/deviceQueryでGPUの情報を確認

3. cuDNNの導入

1. https://developer.nvidia.com/cudnnより、cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgzをダウンロード
2. ダウンロード先のディレクトリにて、tar xvfz cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
3. cd cuda
4. sudo cp lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
5. sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include

4. Chainerの導入

1. su
2. CUDA_PATH=/usr/local/cuda pip install chainer
3. exit

5. Chainerの動作確認

1. wget https://github.com/pfnet/chainer/archive/v1.16.0.tar.gz
2. tar xzf v1.16.0.tar.gz
3. [CUDAなしで実行] python chainer-1.16.0/examples/mnist/train_mnist.py
4. [CUDAありで実行] python chainer-1.16.0/examples/mnist/train_mnist.py --gpu 0 (nvidia-smiで確認すると、グラフィックカードの電力消費が増えているのが分かる)