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installation_de_cuda

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installation_de_cuda [2021/03/19 18:48]
serge [Xubuntu 20.04]
installation_de_cuda [2021/06/21 16:37]
serge [Installation du driver NVIDIA, CUDA et CuDNN]
Ligne 1: Ligne 1:
-====== Installation de CUDA ======+====== Installation de CUDA et Compilation de OpenCV avec CUDA======
 <WRAP center round box 60% centeralign> <WRAP center round box 60% centeralign>
 **{{tagpage>ia|Intelligence Artificielle}}**     **[[http://translate.google.com/translate?hl=&sl=auto&tl=en&u=https%3A%2F%2Fressources.labomedia.org%2Finstallation_de_cuda|English Version]]** **{{tagpage>ia|Intelligence Artificielle}}**     **[[http://translate.google.com/translate?hl=&sl=auto&tl=en&u=https%3A%2F%2Fressources.labomedia.org%2Finstallation_de_cuda|English Version]]**
Ligne 5: Ligne 5:
 <WRAP center round box 60% centeralign> <WRAP center round box 60% centeralign>
 **[[les_pages_intelligence_artificielle_en_details|Les Pages Intelligence Artificielle en détails]]** **[[les_pages_intelligence_artificielle_en_details|Les Pages Intelligence Artificielle en détails]]**
 +</WRAP>
 +<WRAP center round info 60% centeralign>
 +**Valable pour Xubuntu 20.04**
 </WRAP> </WRAP>
  
-====Désinstaller le Nvidia driver====+=====Désinstaller le Nvidia driver=====
 Pour commencer proprement. Pour commencer proprement.
-  sudo apt purge nvidia-* +<code bash> 
-  sudo apt autoremove+sudo apt purge nvidia-* 
 +sudo apt autoremove 
 +</code> 
 +=====Installation du driver NVIDIA, CUDA, CuDNN, OpenCV ===== 
 +**Message aux générations futures: la durée d'un confinement égale la durée d'installation de ce truc, les téléchargements sont très gros, la compil interminable, mais quel plaisir à la fin de retrouver la liberté et ses amis.**
  
-=====Xubuntu 20.04 Installation de CUDA 11.2 Driver 460 CuDNN 8===== +Mise à jour et installation vitale après installation de Xubuntu 20.04 
-Pour compilation Opencv 4.5.1 https://towardsdatascience.com/yolov4-with-cuda-powered-opencv-dnn-2fef48ea3984 +<code bash> 
- +sudo apt update 
-  * 460 avec Pilotes Additionnels +sudo apt upgrade 
-  * suivre les instructions de https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=2004&target_type=debnetwork +sudo apt install synaptic terminator geany geany-plugins git python3-pip 
-Installer cuda libcudnn8 libcudnn8-dev+sudo dpkg --add-architecture i386 
 +sudo apt update 
 +sudo apt upgrade 
 +</code>
  
 +Toute la suite est extraite de **[[https://towardsdatascience.com/yolov4-with-cuda-powered-opencv-dnn-2fef48ea3984|towardsdatascience.com Faster YOLOv4 Performance with CUDA enabled OpenCV]]**
  
 +====Installation du driver====
 +  * Aller à Pilotes Additionnels: installer le driver 460: lors d'une prochaine installation, voir si c'est nécessaire !
 +====Installation de CUDA====
  
 +<WRAP center round important 60%>
 +Adapter ce tuto à la dernière version de CUDA ... 11.2 ... 11.3 ...
 +</WRAP>
  
-=====Compilation de OpenCV avec CUDNN===== +  * Suivre les instructions de https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=2004&target_type=debnetwork, soit:
-  * https://qengineering.eu/install-caffe-on-ubuntu-18.04-with-opencv-4.4.html+
 <code bash> <code bash>
 +wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin
 +sudo mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
 +sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/7fa2af80.pub
 +sudo add-apt-repository "deb https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/ /"
 sudo apt update sudo apt update
-sudo apt upgrade +sudo apt -y install cuda 
-sudo apt install build-essential cmake git unzip pkg-config libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libgtk2.0-dev libcanberra-gtk* python3-dev python3-numpy python3-pip libxvidcore-dev libx264-dev libgtk-3-dev libtbb2 libtbb-dev libdc1394-22-dev libv4l-dev v4l-utils libgstreamer1.0-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev libavresample-dev libvorbis-dev libxine2-dev libfaac-dev libmp3lame-dev libtheora-dev libopencore-amrnb-dev libopencore-amrwb-dev libopenblas-dev libatlas-base-dev libblas-dev liblapack-dev libeigen3-dev gfortran libhdf5-dev protobuf-compiler libprotobuf-dev libgoogle-glog-dev libgflags-dev +sudo reboot 
-cd /usr/include/linux +</code> 
-sudo ln --f ../libv4l1-videodev.h videodev.h + 
-cd ~ +Finally, finish off by pasting the following in your **.bashrc** 
-wget -O opencv.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/4.4.0.zip +<code bash> 
-wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/4.4.0.zip+# CUDA 
 +export CUDA=11.3 
 +export PATH=/usr/local/cuda-$CUDA/bin${PATH:+:${PATH}} 
 +export CUDA_PATH=/usr/local/cuda-$CUDA 
 +export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-$CUDA 
 +export LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$LIBRARY_PATH 
 +export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-$CUDA/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} 
 +export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64:$LD_LIBRARY_PATH 
 +export NVCC=/usr/local/cuda-$CUDA/bin/nvcc 
 +export CFLAGS="-I$CUDA_HOME/include $CFLAGS" 
 +</code> 
 +Se reconnecter ou 
 +<code bash> 
 +source ~/.bashrc 
 +</code> 
 +====Compilation de OpenCV avec CUDNN==== 
 +===Désinstaller les versions installées=== 
 +Dans le système de fichier ou dans .local 
 +  sudo pip3 uninstall opencv-python 
 +  python3.8 -m pip uninstall opencv-python --user 
 + 
 +===CuDNN=== 
 +Télécharger CuDNN à [[https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive|developer.nvidia.com cudnn-archive]]. Les dev sont nécessaires pour une compilation.\\ 
 +Adaptez à la version vous avez téléchargé ! 
 +<code bash> 
 +sudo dpkg -i libcudnn8_......+cuda11.3....amd64.deb 
 +sudo dpkg -i libcudnn8-dev_8.....+cuda11.3...._amd64.deb 
 +</code> 
 + 
 +<code bash> 
 +sudo apt install python3-dev python3-pip python3-testresources 
 +sudo apt install build-essential cmake pkg-config unzip yasm git checkinstall libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libavresample-dev libgstreamer1.0-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev libxvidcore-dev x264 libx264-dev libfaac-dev libmp3lame-dev libtheora-dev libfaac-dev libmp3lame-dev libvorbis-dev libopencore-amrnb-dev libopencore-amrwb-dev libgtk-3-dev libtbb-dev libatlas-base-dev gfortran libprotobuf-dev protobuf-compiler libgoogle-glog-dev libgflags-dev libgphoto2-dev libeigen3-dev libhdf5-dev doxygen 
 +sudo pip3 install numpy 
 +mkdir opencvbuild && cd opencvbuild 
 +wget -O opencv.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/4.5.2.zip 
 +wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/4.5.2.zip
 unzip opencv.zip unzip opencv.zip
 unzip opencv_contrib.zip unzip opencv_contrib.zip
-mv opencv-4.4.opencv +mv opencv-4.5.opencv 
-mv opencv_contrib-4.4.opencv_contrib+mv opencv_contrib-4.5.opencv_contrib
 cd opencv cd opencv
-mkdir build +mkdir build && cd build 
-cd build +</code> 
-nvidia-smi +Trouver votre CUDA_ARCH_BIN sur [[https://en.wikipedia.org/wiki/CUDA|en.wikipedia.org CUDA]] ou à [[https://developer.nvidia.com/cuda-gpus|developer.nvidia.com/cuda-gpus]]\\ 
- +Pour 1060 GTX -->  6.1\\  
-cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE +Pour GTX 850m -->  5.0 
--D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local +<code bash> 
--D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib/modules \ +cmake 
--D BUILD_TIFF=ON \ +-D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_C_COMPILER=/usr/bin/gcc 
--D WITH_FFMPEG=ON +-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \ 
--D WITH_GSTREAMER=ON \ +-D INSTALL_C_EXAMPLES=ON -D WITH_TBB=ON -D WITH_CUDA=ON -D WITH_CUDNN=ON \ 
--D WITH_TBB=ON +-D OPENCV_DNN_CUDA=ON -D CUDA_ARCH_BIN=6.1 -D BUILD_opencv_cudacodec=OFF \ 
--D BUILD_TBB=ON +-D ENABLE_FAST_MATH=-D CUDA_FAST_MATH=-D WITH_CUBLAS=
--D WITH_EIGEN=ON \ +-D WITH_V4L=ON -D WITH_QT=OFF -D WITH_OPENGL=ON -D WITH_GSTREAMER=ON \ 
--D WITH_V4L=ON +-D WITH_FFMPEG=ON -D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON \ 
--D WITH_LIBV4L=ON \ +-D OPENCV_PC_FILE_NAME=opencv4.pc -D OPENCV_ENABLE_NONFREE=ON \ 
--D WITH_VTK=OFF \ +-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib/modules 
--D WITH_QT=OFF \ +-D PYTHON_DEFAULT_EXECUTABLE=$(which python3) -D BUILD_EXAMPLES=ON .. 
--D WITH_OPENGL=ON \ +</code> 
--D OPENCV_ENABLE_NONFREE=ON +Vérifier dans la sortie terminal que CUDA est bien ON. Si oui, continuer, sinon inutile de continuer, remonter dans le terminal pour chercher les FAILED. C'est souvent les lib-dev qui manquent ! 
--D INSTALL_C_EXAMPLES=OFF \ +<code bash>
--D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=OFF +
--D BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=ON +
--D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON \ +
--D BUILD_TESTS=OFF \ +
--D OPENCV_DNN_CUDA=ON +
--D ENABLE_FAST_MATH=ON \ +
--D CUDA_FAST_MATH=ON \ +
--D CUDA_ARCH_BIN=6.1 \ +
--D WITH_CUBLAS=ON \ +
--D WITH_CUDNN=ON \ +
--D CUDNN_LIBRARY=/path/libcudnn.so.7.6.+
--D CUDNN_INCLUDE_DIR=path \ +
--D BUILD_EXAMPLES=OFF .. +
 make -j8 make -j8
 sudo make install sudo make install
-sudo ldconfig +# Vérification finale: 
-sudo apt update+pkg-config --libs --cflags opencv4
 </code> </code>
  
-=====Installation de cupy===== +=====Désinstallation d'une version de CUDA===== 
-  sudo pip3 install cupy+Supprimer les dossiers cuda.your_version du dossier /usr/local/
  
-=====Installation de Tensorfow===== 
-  sudo pip3 install tensorflow 
  
  
 {{tag> ia python }} {{tag> ia python }}
installation_de_cuda.txt · Dernière modification: 2021/06/23 10:28 de serge