機械学習のCUDA取付

マシン学習用のホストの構成が完了しました(詳細はマシン学習の蓄積ガイドを参照)、次にオペレーティングシステムのインストールとCUDA環境がインストールされます.
機械学習のオペレーティングシステム選択:Linux初心者であれば、Ubuntuシステムの使用をお勧めします.このシステムの更新が速いため(更新されたカーネル)、コミュニティの膨大な使用者が多いからです.CentOSの最新バージョンであるCentOS 7.3(1611)を選択しました.
CentOS 7システムのインストール

はCentOS公式サイトにインストールミラーをダウンロードし、今回ダウンロードしたのはMinimal ISOバージョン(グラフィック化インタフェース700 M以上を持たない)

です.

mac端末でddコマンドを使用して起動盤を作成します.

すべてのHDDを表示:diskutil list

HDDマウント解除:diskutil unmountDisk /dev/disk2

isoミラーファイルのコピー(時間が長いので、2 m/sでお待ちください):sudo dd if=CentOS-7.0-1406-x86_64-DVD.iso of=/dev/disk2 bs=1m

イジェクトHDD:diskutil eject /dev/disk2

コンピュータを起動Uディスクからインストールシステムを起動(tips:windowsシステムがある場合は、システムを空白のパーティションにインストールするだけでよい)

ネットワーク構成ifconfigコマンドがインストールされていないため、ipコマンドで代用できます.現在のNIC情報の表示:ip addr show NIC構成の編集:vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eno1 IPアドレスとゲートウェイ情報の追加:

IPADDR=192.168.199.88
GATEWAY=192.168.199.1
DNS1=192.168.199.1

IPアドレス取得をdhcpからstaticに変更する:

BOOTPROTO=static

再起動ネットワークサービス:systemctl restart networkテストネットワークサービス:ping www.baidu.com前提ソフトウェアのインストール
pipインストール現在のシステムはpythonを持っていますがpipがなくて、めまいがします!

curl "https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py" -o "get-pip.py”
python get-pip.py

その他のソフトウェア

git, sudo yum install git

gcc, sudo yum install gcc

g++, sudo yum install gcc-g++

kernel開発環境(cudaのコンパイルに必要)、sudo yum install kernel-devel-$(uname -r) kernel-headers-$(uname -r)

インストールcuda
まずcudaインストールパッケージをダウンロードします.今回ダウンロードしたのはCentOS 7 runfileバージョンです.
公式マニュアルを参照して操作し、インストールすればよいので、ここでは自分のインストール中のカンジを大まかに紹介します.

インストールgcc、g++、kernel開発環境

システムを閉じるNouveau drivers(公式マニュアルに詳細な方法がある)

cuda

を取り付ける

cuda samplesをコンパイルし、インストール結果をテストし、./NVIDIA_CUDA-8.0_Samples/bin/x86_64/linux/release/deviceQuery

を実行します.
cudnnのインストール
GPU加速ニューラルネットワークの計算を用いてcudnnインストールパッケージをダウンロードするのは、実はlibライブラリとヘッダファイルの圧縮パッケージであり、最終的にcudaインストールパスにコピーされたlib 64、includeファイルに解凍すればよい.