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NVIDIA CUDA Toolkit：Deep Learning（深層学習）開発環境、構築、最適化情報｜株式会社アークブレイン
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NVIDIA® Deep Learning （深層学習） 開発環境 構築情報
NVIDIA® CUDA Toolkit

こちらは、「NVIDIA® Deep Learning （深層学習）」を開発するPC（ワークステーション、サーバー）に必要な開発環境を構築する方法の概略や、構築に参考となる情報を集めたページとなります。
各々の情報のサイト・リンク情報、NVIDIA® CUDA、CUDA GUP ドライバー、NVIDIA® DIGITS、cuDNN、フレームワーク（Caffe、theano、torch、BIDMach）などをダウンロード、インストールする方法の概略情報があります。
既に Deep Learning の開発環境をお持ちの方も、また、これから導入を考えておられる方にも、何かのご参考になれば幸いです。
インテル® Xeon® プロセッサや、Xeon® Phi™ x200 プロセッサ（Knights Landing）を使用した場合の Deep Learning 開発に関しての情報はこちらをご覧ください。
（2017/04/08 更新）
GPU ハードウェア要件
Turing Architecture GPUs 		プロセッサ ドライバー CUDA Toolkit DIGITS cuDNN
Frameworks
Caffe theano torch BIDMach Keras Another
Frameworks


Arcbrain Deep Learning GWS Middle Tower Chassis
株式会社アークブレインでは、Deep Learning（深層学習）を研究するための カスタム・オーダーメイドの ワークステーション（GPU × 1～4）や、サーバー（GPU × 1～4）を販売しております。

Intel® Xeon® Scalable Processor 搭載
Arcbrain　オリジナル　サーバー、ワークステーション製品 最新ラインナップ

GPUを使用せず、Intel® Xeon® / Core™ Processor、インテル® Parallel Studio、インテル® MKL（Math Kernel Library） の DNN（Deep Neural Network） プリミティブ、インテル® Distribution for Python® による Deep Learning（深層学習）の開発環境を構築することも可能です。

お気軽に弊社までお見積り依頼をお願いいたします。
ご希望の仕様に合った構成のカスタマイズに、ご対応させていただきます。
NVIDIA® Accelerated Computing Developer Program
NVIDIA® Deep Learning の開発環境（NVIDIA® CUDA、NVIDIA® DIGITS™、cuDNN等）を入手するためには、まず、Accelerated Computing Developer Program に登録する必要があります。
https://developer.nvidia.com/accelerated-computing-developer
NVIDIA® CUDA　Toolkit
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit
CUDA
Toolkit
 GPU（Graphics Processing Unit）は、本来、Microsoft® DirectX® や OpenGL® といったグラフィックス・ライブラリーによる描画を高速化するための、数百Coreからなる描画専用のプロセッサでしたが、それではもったいないということで、通常のプロセッサと同じように、汎用計算をさせることをできるようにしたものが CUDA（Compute Unified Device Architecture）です。
CUDA 1.0 は、2007年6月のリリースとなります。（CUDA Toolkit Archive）
CUDA は、NVIDIA®が提供する並列コンピューティング アーキテクチャ、統合開発環境です。
nvcc（NVIDIA CUDA Compiler）というコンパイラや、ライブラリなどから構成されています。
CUDA Toolkit 7.5
(Does not support for Pascal based GeForce GTX 1080)
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
NVIDIA CUDA Installation Guide for Linux
http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/
 		CUDA Toolkit 8.0
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
 (support for Pascal Architecture GPU like GTX 1080)
•Pascal Architecture Support
•Out of box performance improvements on Tesla P100, supports GeForce GTX 1080

ベータ版、RC（Release Candidate）をダウンロードする場合。
https://developer.nvidia.com/cuda-release-candidate-download
 （要 NVIDIA® Accelerated Computing Developer Program にメンバー登録）

CUDA QUICK START GUIDE (PDF)
DU-05347-301_v8.0 | September 2016

NVIDIA CUDA TOOLKIT 8.0 (PDF)
RN-06722-001_v8.0 | May 2016
Release Notes for Windows, Linux, and Mac OS
 CUDA Toolkit 9.0 （2017年9月）
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

最適化とヒューリスティクス（体験学習）により、最大5倍に高速化されたライブラリ。
Volta GPU、NVLinkおよびHBM2では、HPCアプリケーションを最大1.5倍高速化

CUDA Toolkit 9.0 Release Notes
NInstalling the CUDA Toolkit (Youtube)
Introduction to CUDA
Getting Started with CUDA
Discover CUDA 9 Capabilities
CUDA
Toolkit
対応 OS
RHEL 7 / 6
CentOS 7 / 6
Ubuntu 14.04 LTS
Ubuntu 15.04 		RHEL 7 / 6
CentOS 7 / 6
Ubuntu 14.04 LTS (～2019/04)
Ubuntu 16.04 LTS　(～2021/04)
14.04 の最新バージョンは、14.04.4 LTS、kernel のバージョンは、4.2.0-42-generic です。（14.04 の 初期 kernel は 3.13）
16.04 の最新バージョンは、16.04.1 LTS、kernel のバージョンは、4.4.0-36-generic です。 		RHEL 7 / 6
CentOS 7 / 6
Ubuntu 16.04 LTS　(～2021/04)
16.04 の最新バージョンは、16.04.1 LTS、kernel のバージョンは、4.4.0-36-generic です。 Ubuntu 17.04 LTS　(～2018/07)
17.04 のサポート期間は、16.04よりも短くなります。
CUDA をインストールしますと、たとえ CUDA 9.0 であっても、GPUのドライバーは少し古いバージョンに戻ってしまうことがあります。

$ cat /proc/driver/nvidia/version
上記のコマンドにより、GPUのドライバーのバージョンを確認し、もし、最新のGPUドライバーではない場合は、下記のように、最新のGPUドライバーを再インストールしてから、PCを再起動してください。
（Ubuntu の場合）
$ sudo apt-get install nvidia-384 --reinstall （384は、2017年10月7日時点での、最新ドライバーのバージョンです）
$ sudo reboot

もし、何かの理由により、上書き再インストールで、動作がおかしい場合は、一度、NVIDIAのドライバーを完全にアンインストールしてから、新規にインストールしなおしてください。
$ sudo apt-get --purge remove nvidia-*
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Self-Paced
Courses
for
Deep
Learning
https://developer.nvidia.com/deep-learning-courses
Introduction to Deep Learning
Getting Started with DIGITS for Image Classification
Getting Started with the Caffe Framework
Getting Started with the Theano Framework
Getting Started with the Torch Framework
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Arcbrain Deep Learning GWS Middle Tower Chassis
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