如何在Google Colab GPU中安装CUDA

Question

似乎Google Colab GPU没有配备CUDA Toolkit,我如何在Google Colab GPU中安装CUDA.我在Google Colab中安装mxnet时遇到此错误.

Installing collected packages: mxnet
Successfully installed mxnet-1.2.0

错误:用于利用GPU进行计算的不完整安装.请确保已安装CUDA并在终端中运行以下行并再试一次:

pip uninstall -y mxnet && pip install mxnet-cu90==1.1.0

根据您的CUDA版本调整'cu90'('cu75'和'cu80'也可用).您还可以通过调用turicreate.config.set_num_gpus(0)来完全禁用GPU使用.发生异常,使用%tb查看完整的回溯.

SystemExit: 1

Answer 1

Cuda 未显示在您的笔记本上，因为您尚未在 Colab 中启用 GPU。

Google Colab 带有 GPU 或不带 GPU 两种选项。您可以在运行时设置中启用或禁用 GPU

Go to Menu > Runtime > Change runtime.

将硬件加速更改为 GPU。

要检查 GPU 是否正在运行，请运行以下命令

!nvidia-smi

如果输出如下图所示，则表示您的 GPU 和 cuda 正在工作。您还可以看到 CUDA 版本。

之后要检查 PyTorch 是否能够使用 GPU，请运行以下代码。

Go to Menu > Runtime > Change runtime.

要检查 TensorFlow 是否能够使用 GPU，请运行以下代码。

!nvidia-smi

Answer 2

我几乎相信Google Colab已预先安装了Cuda ...您可以通过打开一个新笔记本并键入!nvcc --version将返回已安装的Cuda版本的文件来确保。

这是我的：

Answer 3

1. 请访问:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
2. 选择Linux - > x86_64 - > Ubuntu - > 16.04 - > deb(本地)
3. 从下载按钮复制链接.
4. 现在你必须编写命令序列.第一个是调用wget,它将从您在步骤3中保存的链接下载CUDA安装程序
5. "基本安装程序"部分下将有安装说明.复制它们,但从sudo所有行中删除.
6. 在每行中加上命令!,插入单元格并运行
7. 对我来说,命令序列如下:
   !wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/9.2/Prod/local_installers/cuda-repo-ubuntu1604-9-2-local_9.2.88-1_amd64 -O cuda-repo-ubuntu1604-9-2-local_9.2.88-1_amd64.deb !dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-2-local_9.2.88-1_amd64.deb !apt-key add /var/cuda-repo-9-2-local/7fa2af80.pub !apt-get update !apt-get install cuda
8. 现在终于安装mxnet了.由于上面安装的cuda版本是9.2,我不得不轻易改变你的命令:!pip install mxnet-cu92
9. Successfully installed graphviz-0.8.3 mxnet-cu92-1.2.0