Когда выйдет CUDA для Ubuntu 20.04?

В Ubuntu 20.04 уже есть встроенные пакеты CUDA, вы можете установить их, набрав:

sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit

Из-за этой даты будет установлена ​​CUDA 10.1.

Помимо того, что ответ @ubfan1 правильный, если вы являетесь разработчиком приложения CUDA, вы можете столкнуться с проблемами при установке 18.04 CUDA, это связано с тем, что CUDA в репозиториях 18.04 несовместима с 20.04 GCC (это 9.3). В этом случае я предлагаю установить встроенный пакет CUDA.

Ваш вопрос в том, когда это известно только Nvidia, но вы можете взглянуть на прошлое, чтобы получить представление. Не было выпусков ни для Ubuntu 19.04, ни для Ubuntu 19.10. А ранее для Ubuntu 18.10 был выпущен 18 октября 2018 г., а выпуска CUDA не было до 26 февраля 2019 г. И OFC достиг конца жизни и не получал дальнейших обновлений после 10.1.

Прямо сейчас, если вам нужна последняя версия (10.2), вам нужно перейти на последнюю LTS, которая была Ubuntu 18.04. Не уверен, что этот репозиторий работает на Ubuntu 20.04, еще не решался обновить. Но в комментариях сказали, что это работает. А Ubuntu 18.04 была выпущена 26 апреля 2018 г., а выпуска CUDA не было до 18 сентября 2018 г.

Как видите, на это у них уходит довольно много месяцев.

Это наводит меня на мысль, что Nvidia не заботится о Linux.

Только для Cuda, вы можете обратиться к ответу @meetnick.

По состоянию на 16 июня 2020 г. мне удалось установить CUDA 10.1 и cuDNN 7.6.5 на Ubuntu 20.04, и они отлично работают с Tensorflow 2.2.0
Вот шаги, которые я выполнил

1- Установите CUDA (10.1):

На данный момент нет файла deb или файла запуска для Ubuntu 20.04, поэтому единственное решение – запустить:

sudo apt install nvidia-cuda-toolkit

Это будет потребуется некоторое время для установки.
После этого, чтобы убедиться, что CUDA установлена, запустите:

nvcc -V  

Вы получите вывод, аналогичный следующему:

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation
Built on Sun_Jul_28_19:07:16_PDT_2019
Cuda compilation tools, release 10.1, V10.1.243  

Это означает, что CUDA успешно установлена ​​на вашем Ubuntu 20.04.
Небольшое отличие состоит в том, что cuda не устанавливается по обычному пути (/usr/local/cuda, /usr/local/cuda-10.1).Вместо этого он устанавливается в /usr/lib/ (/usr/lib/cuda/).
Вы можете узнать, где установлена ​​CUDA, выполнив следующую команду:

whereis cuda 

2- Установите cuDNN (7.6.5):

сначала перейдите по этой ссылке , затем выберите Скачать cuDNN . Вам будет предложено войти/создать учетную запись. После входа в систему вам будет предложено принять Условия лицензионного соглашения на использование программного обеспечения cuDNN.
Отобразится список загружаемых cuDNN, нажмите Загрузить cuDNN v7.6.5 (5 ноября 2019 г.), для CUDA 10.1 , затем выберите Библиотека cuDNN для Linux .
После завершения загрузки извлеките файл, затем откройте терминал и запустите:

cd cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.5.32 # or whatever folder you got after extracting the file

Затем:

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/lib/cuda/include/

После этого:

sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/lib/cuda/lib64/

Наконец:

sudo chmod a+r /usr/lib/cuda/include/cudnn.h /usr/lib/cuda/lib64/libcudnn*

После завершения вам нужно добавить путь CUDA к вашему ~/.bashrc. Вам нужно запустить:

echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/cuda/include:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc  

Затем запустить:

source ~/.bashrc 

3- Необязательно:
Теперь вы можете установить Tensorflow-gpu (2.2.0) и проверить, использует ли ваш GPU или нет.
pip3 установить tensorflow-gpu == 2.2.0
Затем запустите python3 и введите следующие строки:

import tensorflow as tf
tf.config.list_physical_devices('GPU')

Если все прошло по плану, вы получите сообщение о том, что Tensorflow имеет доступ к вашему графическому процессору.

Чтобы расширить сообщение singrium, если эти указания по-прежнему не работают для вас, попробуйте эту ссылку, откуда, я думаю, они получили свои указания: https:/ /illya13.github.io/RL/tutorial/2020/04/26/installing-tensorflow-on-ubuntu-20.html

Существенным моментом является то, что поддержка GPU в версии 20.04 в настоящее время работает только с Python 3.5–3.7 и gcc. 8, который НЕ поставляется с предустановленной Ubuntu. Иди разберись. Даже после всего этого я все еще получал ошибку libcudnn.so.7. Я узнал, что это было потому, что я запускал свой скрипт в Pycharm. Как только я создал свою собственную виртуальную среду и запустил ее из командной строки, мой графический процессор был подхвачен tensorflow, и я был готов к работе. Я думаю, что это должно быть как-то связано с тем, что Pycharm не подбирает LD_LIBRARY_PATH и не пересылает его в tf, но кто знает. Надеюсь, это поможет кому-то!

Наконец-то выпущен NVIDIA Cuda 11 Toolkit для Ubuntu 20.04.

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
wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.0.2/local_installers/cuda-repo-ubuntu2004-11-0-local_11.0.2-450.51.05-1_amd64.deb
sudo apt install ./cuda-repo-ubuntu2004-11-0-local_11.0.2-450.51.05-1_amd64.deb
sudo apt-key add /var/cuda-repo-ubuntu2004-11-0-local/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda

Установка Ubuntu 20.04 LTS и CUDA 11.1:

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
sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/7fa2af80.pub
sudo add-apt-repository "deb https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/ /"
sudo apt update
sudo apt install -y nvidia-kernel-source-455
sudo apt install -y nvidia-dkms-455
sudo apt install -y nvidia-driver-455
sudo apt install -y cuda-drivers-455
sudo apt install -y cuda-runtime-11-1
sudo apt install -y cuda-11-1
echo 'export PATH=/usr/local/cuda-11.1/bin${PATH:+:${PATH}}' >> $HOME/.bashrc