すろーログ

Ubuntu 18.04 で NVIDIA RTX2070 のGPGPU機械学習環境を作る 環境構築しかブログに書けないのは何故なのか。。。 他の作業やってる時って、色々やるすぎてまとめられない。 という言い訳。。。 今年はちゃんとアウトプットしたいと思います。 環境 OS : Ubuntu 18.04 Desctop GPU : NVIDIA RTX 2070 やること NVIDIAドライバのインストール 以下の項目は、以前書いたことがあるので、 こちらの記事 を見てください。 Dockerのインストール NVIDIA Dockerのインストール Dockerイメージを使用してtensorflow-gpuが動くことを確認 はじめに GPGPU環境を作りますが、Dockerを使うことを前提としています。 経験上、今までTensorFlow、Kerasを使用する場合、Dockerイメージを使用すれば、マシン本体に入れるNVIDIA DRIVERのバージョン、CUDAのバージョン等は最新で問題なく動きました。 なので、今回は最新のNVIDIA DRIVERをインストールして、DockerでTensorFlow等にバージョンを合わせた環境を作っていく、という考えで作業していきます。 映像出力をオンボードへ 機械学習でGPUを使用するマシンという前提なので、映像出力をGPUからオンボードへ切り替えましょう。 そうすることで、画面描画等の無駄なリソースを使わなくて済みます。 各マザーボードによって設定方法は違うので、各メーカーの説明を参考にしてください。 ちなみに、ASUSは こんな感じ です。 CUIから作業をする あとで書きますが、ドライバインストールの際にCUIに移行します。 そのため、最初からCUI環境で作業をオススメします。 ※Ubuntu18とそれ以前の切り替え操作は若干違っているので注意！ 私の環境では「Ctrl + Alt + F3」でした。 NVIDIAドライバのインストール こちら の記事を参考にしながらインストールしていきたいと思います。 インストールする方法はいくつかあるようで、大きくは下記３つのようです。 Ubuntuの公式リポジト