১. ভূমিকা
CUDA (Compute Unified Device Architecture) হলো NVIDIA দ্বারা প্রদত্ত একটি সমান্তরাল কম্পিউটিং প্ল্যাটফর্ম এবং API যা GPU ব্যবহার করে উচ্চ-গতির প্রসেসিং সক্ষম করে।
এটি মেশিন লার্নিং, ডিপ লার্নিং এবং বৈজ্ঞানিক গণনার মতো ক্ষেত্রে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়।
এই নিবন্ধটি Ubuntu পরিবেশে CUDA ইনস্টল করার ধাপে ধাপে পদ্ধতি ব্যাখ্যা করে।
২. প্রয়োজনীয়তা
২.১ সমর্থিত GPU চেক করার উপায়
প্রথমে, আপনার সিস্টেমে ইনস্টল করা NVIDIA GPU CUDA-এর সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ কিনা তা যাচাই করুন।
টার্মিনালে নিম্নলিখিত কমান্ডটি চালান:
lspci | grep -i nvidia
যদি আউটপুটে একটি NVIDIA ডিভাইস দেখা যায়, তাহলে আপনার GPU চেনা গেছে।
NVIDIA-এর আনুষ্ঠানিক ওয়েবসাইটে সমর্থিত GPU-এর সম্পূর্ণ তালিকা চেক করতে পারেন।
২.২ Ubuntu সংস্করণ চেক করুন
CUDA নির্দিষ্ট Ubuntu সংস্করণগুলোকে সমর্থন করে।
আপনার বর্তমান Ubuntu সংস্করণ চেক করার জন্য নিম্নলিখিত কমান্ডটি ব্যবহার করুন:
lsb_release -a
সাধারণত, Ubuntu LTS (Long Term Support) রিলিজগুলো সুপারিশ করা হয়।
সর্বশেষ সমর্থন তথ্যের জন্য NVIDIA-এর আনুষ্ঠানিক ডকুমেন্টেশন দেখুন।
২.৩ gcc ইনস্টল করা আছে কিনা চেক করুন
CUDA ইনস্টল করার জন্য gcc কম্পাইলার প্রয়োজন।
ইনস্টলেশন স্থিতি চেক করার জন্য নিম্নলিখিত কমান্ডটি ব্যবহার করুন:
gcc --version
যদি gcc ইনস্টল না থাকে, তাহলে এটি ইনস্টল করার জন্য এই কমান্ডটি চালান:
sudo apt install build-essential
৩. NVIDIA ড্রাইভার ইনস্টল করা
৩.১ বিদ্যমান ড্রাইভারগুলো অপসারণ করুন
যদি পুরনো NVIDIA ড্রাইভার ইনস্টল করা থাকে, তাহলে দ্বন্দ্ব এড়ানোর জন্য সেগুলো অপসারণ করুন।
নিম্নলিখিত কমান্ডগুলো চালান:
sudo apt-get --purge remove '*nvidia*'
sudo apt-get autoremove
৩.২ উপযুক্ত ড্রাইভার নির্বাচন এবং ইনস্টল করুন
আপনার GPU-এর জন্য সঠিক ড্রাইভার খুঁজে NVIDIA-এর আনুষ্ঠানিক ওয়েবসাইট চেক করুন, তারপর নিম্নলিখিত ধাপগুলো অনুসরণ করে ইনস্টল করুন।
- রিপোজিটরি যোগ করুন — NVIDIA ড্রাইভার রিপোজিটরি যোগ করার জন্য নিম্নলিখিত কমান্ডগুলো চালান:
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get update
- সুপারিশকৃত ড্রাইভার চেক করুন — সুপারিশকৃত ড্রাইভার খুঁজে পাওয়ার জন্য এই কমান্ডটি ব্যবহার করুন:
ubuntu-drivers devices
“recommended” হিসেবে চিহ্নিত ড্রাইভারটি ইনস্টল করুন।
- ড্রাইভার ইনস্টল করুন — ইনস্টল করার সময় সুপারিশকৃত সংস্করণ নির্দিষ্ট করুন:
sudo apt install nvidia-driver-<recommended-version>
- সিস্টেম রিবুট করুন — ইনস্টলেশনের পর Ubuntu রিস্টার্ট করুন:
sudo reboot
৪. CUDA টুলকিট ইনস্টল করা
৪.১ CUDA সংস্করণ নির্বাচন
আনুষ্ঠানিক CUDA ডাউনলোড পৃষ্ঠা-এ গিয়ে চেক করুন কোন CUDA সংস্করণ আপনার GPU এবং Ubuntu রিলিজের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ।
যদি সর্বশেষ সংস্করণ নির্বাচন করেন, তাহলে আপনার সফটওয়্যার এবং লাইব্রেরিগুলোর সাথে সামঞ্জস্যতা নিশ্চিত করুন।
৪.২ রিপোজিটরি যোগ করুন এবং ইনস্টল করুন
CUDA টুলকিট ইনস্টল করার জন্য নিম্নলিখিত ধাপগুলো অনুসরণ করুন।
- রিপোজিটরি যোগ করুন — নিম্নলিখিত উদাহরণটি Ubuntu ২০.০৪ ব্যবহার করে:
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
- রিপোজিটরি কী যোগ করুন — রিপোজিটরি কীটি পুনরুদ্ধার এবং ইনস্টল করুন:
sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/7fa2af80.pub
- CUDA প্যাকেজ ইনস্টল করুন — CUDA টুলকিট ইনস্টল করুন:
sudo apt update sudo apt install cuda
- ইনস্টলেশন যাচাই করুন — CUDA ইনস্টল হয়েছে কিনা নিশ্চিত করুন:
nvcc --version
৫. পরিবেশ ভেরিয়েবল সেট করা
৫.১ PATH এবং LD_LIBRARY_PATH কনফিগার করুন
CUDA ব্যবহার করার জন্য, পরিবেশ ভেরিয়েবলগুলো সঠিকভাবে কনফিগার করতে হবে। এই ধাপগুলো অনুসরণ করুন:
.bashrcফাইলটি এডিট করুনnano ~/.bashrc
- নিম্নলিখিত লাইনগুলো যোগ করুন
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
- পরিবর্তনগুলো প্রয়োগ করুন — সেভ করুন এবং টার্মিনাল রিলোড করুন:
source ~/.bashrc
৬. cuDNN ইনস্টল করা
৬.১ cuDNN কী?
cuDNN (CUDA Deep Neural Network library) হলো একটি GPU-ত্বরিত লাইব্রেরি যা গভীর শিক্ষণ কাজের জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়েছে।
৬.২ cuDNN ডাউনলোড করুন
আপনার ইনস্টল করা CUDA-এর সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ cuDNN সংস্করণ ডাউনলোড করুন অফিসিয়াল NVIDIA ওয়েবসাইট থেকে।
ডাউনলোড করার জন্য NVIDIA অ্যাকাউন্ট প্রয়োজন।
৬.৩ ইনস্টলেশন প্রক্রিয়া
- আর্কাইভ এক্সট্র্যাক্ট করুন — ডাউনলোড করা cuDNN আর্কাইভকে ডিকম্প্রেস করুন:
tar -xzvf cudnn-<version>.tgz
- ফাইলগুলো কপি করুন — প্রয়োজনীয় ফাইলগুলো CUDA ডিরেক্টরিতে কপি করুন:
sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64 sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
- ইনস্টলেশন যাচাই করুন — এই কমান্ড দিয়ে cuDNN সংস্করণ চেক করুন:
cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
৭. ইনস্টলেশন যাচাই করুন
৭.১ CUDA অপারেশন চেক করুন
নিম্নলিখিত কমান্ড চালান CUDA সঠিকভাবে ইনস্টল হয়েছে কিনা তা যাচাই করার জন্য:
nvcc --version
৭.২ স্যাম্পল প্রোগ্রাম চালান
কার্যকারিতা পরীক্ষা করার জন্য CUDA স্যাম্পল প্রোগ্রামগুলো চালান।
- স্যাম্পলগুলো সেট আপ করুন
cuda-install-samples-<version>.run cd ~/NVIDIA_CUDA-<version>_Samples/1_Utilities/deviceQuery make
- প্রোগ্রাম চালান
./deviceQuery
যদি আউটপুটে “PASS” দেখায়, তাহলে ইনস্টলেশন সফল হয়েছে।
৮. সমস্যা সমাধান
৮.১ সাধারণ সমস্যা এবং সমাধান
- সমস্যা: CUDA চেনা যাচ্ছে না সমাধান: আপনার এনভায়রনমেন্ট ভ্যারিয়েবলগুলো পুনরায় চেক করুন এবং সিস্টেম রিবুট করুন।
- সমস্যা: GPU ব্যবহার হচ্ছে না সমাধান: NVIDIA ড্রাইভার পুনরায় ইনস্টল করার চেষ্টা করুন।
- সমস্যা: CUDA এবং আপনার সফটওয়্যারের মধ্যে অসামঞ্জস্যতা সমাধান: চেক করুন আপনার সফটওয়্যার কোন CUDA সংস্করণ সমর্থন করে এবং সেই অনুরূপ সংস্করণ ইনস্টল করুন।
৯. উপসংহার
এই নিবন্ধটি Ubuntu পরিবেশে CUDA এবং cuDNN ইনস্টল করার জন্য বিস্তারিত গাইড প্রদান করেছে।
এই ধাপগুলো সঠিকভাবে অনুসরণ করে, আপনি একটি উচ্চ-পারফরম্যান্স GPU কম্পিউটিং পরিবেশ তৈরি করতে পারেন।
যদি আপনি গভীর শিক্ষণ বা বৈজ্ঞানিক গণনা ব্যবহার করার পরিকল্পনা করেন, তাহলে পরবর্তী ধাপ হিসেবে TensorFlow বা PyTorch সেট আপ করার কথা বিবেচনা করুন।
