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installation_de_cuda

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installation_de_cuda [2021/03/19 18:50]
serge [Compilation de OpenCV avec CUDNN]
installation_de_cuda [2021/06/22 18:12]
serge [Installation de CUDA et Compilation de OpenCV avec CUDA]
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**\\
 +**[[virtualenv|Installation d'un package et utilisation de virtualenv]] Les bonnes pratiques**
 </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 
 +sudo apt upgrade 
 +sudo apt install synaptic terminator geany geany-plugins git python3-pip 
 +sudo dpkg --add-architecture i386 
 +sudo apt update 
 +sudo apt upgrade 
 +</code>
  
-  460 avec Pilotes Additionnels +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]]**
-  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 +
-Installer cuda libcudnn8 libcudnn8-dev\\ +
-Redémarrer.+
  
 +====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>
  
 +  * 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:
 +<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 -y install cuda
 +sudo reboot
 +</code>
  
 +Finally, finish off by pasting the following in your **.bashrc**
 +<code bash>
 +# 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==== ====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_contrib.zip
 +mv opencv-4.5.2 opencv
 +mv opencv_contrib-4.5.2 opencv_contrib
 +cd opencv
 +mkdir build && cd build
 +</code>
 +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\\ 
 +Pour GTX 850m -->  5.0
 +<code bash>
 +cmake \
 +-D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_C_COMPILER=/usr/bin/gcc \
 +-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
 +-D INSTALL_C_EXAMPLES=ON -D WITH_TBB=ON -D WITH_CUDA=ON -D WITH_CUDNN=ON \
 +-D OPENCV_DNN_CUDA=ON -D CUDA_ARCH_BIN=6.1 -D BUILD_opencv_cudacodec=OFF \
 +-D ENABLE_FAST_MATH=1 -D CUDA_FAST_MATH=1 -D WITH_CUBLAS=1 \
 +-D WITH_V4L=ON -D WITH_QT=OFF -D WITH_OPENGL=ON -D WITH_GSTREAMER=ON \
 +-D WITH_FFMPEG=ON -D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON \
 +-D OPENCV_PC_FILE_NAME=opencv4.pc -D OPENCV_ENABLE_NONFREE=ON \
 +-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib/modules \
 +-D PYTHON_DEFAULT_EXECUTABLE=$(which python3) -D BUILD_EXAMPLES=ON ..
 +</code>
 +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 !
 +<code bash>
 +make -j8
 +sudo make install
 +# Vérification finale:
 +pkg-config --libs --cflags opencv4
 +</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