(以MacOS High Sierra 10.13.4 为例)
(1)硬件环境:
macOS High Sierra 10.13.4
Xcode 8.2.1
Python 2.7
Homebrew
GPU Driver: WebDriver-378.05.05.25f03
CUDA Driver: cudadriver-8.0.90-macos
CudaToolkit: cuda_8.0.61_mac
CUDNN: cudnn-8.0-osx-x64-v6.0
(2)软件环境:
CPU: 2.9 GHz Intel Core i5
Memory: 8 GB 1600 MHz DDR3
GPU: NVIDIA GeForce GT 750M 1024 MB
注意:新版的Macbook现在搭载的都是A卡,这类机器的话除了用OpenCL的方法之外,还可以通过外置显卡的方法跑机器学习。
(1)根据macOS 10.13.4版本在这个网站 http://www.macvidcards.com/drivers.html 找到相应的GPU Driver (WebDriver-387.10.10.10.30.103.pkg)
(2)再进入CUDA Driver页面http://www.nvidia.com/object/mac-driver-archive.html,找到和GPU driver匹配的版本 (cudadriver_387.178_macos)
(3)再进入CUDA Toolkit页面https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive,下载、安装CUDA Toolkit (cuda_10.0.130_mac.dmg)
(4)CUDNN,这里下的是 (cudnn-10.0-osx-x64-v7.3.1.20.tgz) https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
(安装与本机操作系统相应的软件,本文档以MacOS High Sierra 10.13.4为例)
在以上①②③个东西都安装好之后,配置 CUDA 环境,编辑 ~/.bash_profile 文件,打开终端:
open -e .bash_profile
然后在弹出的文件中添加:
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export DYLD_LIBRARY_PATH="$CUDA_HOME/lib:$CUDA_HOME/extras/CUPTI/lib"
export LD_LIBRARY_PATH=$DYLD_LIBRARY_PATH
export PATH=$DYLD_LIBRARY_PATH:$PATH
export flags="--config=cuda --config=opt"
执行命令重启bash_profile
$ . ~/.bash_profile
检测CUDA能否正常运行:
$ cd /usr/local/cuda/samples
$ sudo make -C 1_Utlities/deviceQuery
$ ./bin/x86_64/darwin/release/deviceQuery
如果最后显示 Result = PASS,那么CUDA就工作正常
随后再安装CUDNN
下好后直接把cudnn-10.0-osx-x64-v7.3.1.20.tar压缩包丢到这下面,这是在安装CUDA的时候他就帮你建好的一个路径。
/Developer
然后解压它。
sudo tar xvf cudnn-10.0-osx-x64-v7.3.1.20.tar
官方解压出来叫做cuda应该意思就是让你放到cuda这个文件夹下和cuda自己的文件合并。
在了解cuda的前情后,就知道怎么装这个cudnn了。
sudo mv include/cudnn.h /Developer/NVIDIA/CUDA-10.0/include/
sudo mv lib/libcudnn* /Developer/NVIDIA/CUDA-10.0/lib
sudo ln -s /Developer/NVIDIA/cudnn/include/* /usr/local/cuda/include/
sudo ln -s /Developer/NVIDIA/cudnn/lib/* /usr/local/cuda/lib/
至此CUDA安装结束。
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创建于: 2020-10-15 21:47:41
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