Beim NVIDIA CUDA Deep Neural Network (cuDNN) handelt es sich um eine GPU-beschleunigte Bibliothek mit Primitiven zur Verwendung in tiefen neuronalen Netzwerken.
Voraussetzungen
- Erstellen Sie ein NVIDIA-Entwicklerkonto, aus dem das cuDNN-Paket heruntergeladen werden kann, das Ihrer NVIDIA CUDA-Version entspricht und für Ihre Linux-Distribution geeignet ist. Siehe https://developer.nvidia.com/cudnn.
- Stellen Sie sicher, dass ein vSphere Bitfusion-Client installiert ist.
- Stellen Sie sicher, dass Sie NVIDIA CUDA installiert haben.
Prozedur
- Installieren Sie das NVIDIA cuDNN-Paket, indem Sie die Befehlssequenz für Ihre Linux-Distribution ausführen.
- Ubuntu-Version 20.04
sudo dpkg -i libcudnn8_8.0.5.39-1+cuda11.0_amd64.deb
- CentOS 8 und Red Hat Linux 8
sudo rpm -ivh libcudnn8-8.0.5.39-1.cuda11.0.x86_64.rpm
- Ubuntu-Version 20.04
- (Optional) Um zu überprüfen, ob NVIDIA cuDNN installiert ist, führen Sie
ldconfig -p | grep cudnn
aus.
Nächste Maßnahme
- Bei Verwendung von CentOS oder Red Hat Linux müssen Sie zuerst Python 3 installieren. Weitere Informationen finden Sie unter Vorgehensweise zum Installieren von Python unter CentOS und Red Hat Linux.
- Bei Verwendung von Ubuntu Linux können Sie TensorFlow, PyTorch und YOLO installieren.