FSL 6.0.6 以降で、CUDA 11以降も対応するようになりました。
いろいろ試行錯誤した結果、以下のようなシンプルな方法でFSLでCUDAを上手に使うことができるようになったので紹介します。
なお、Amulet社から販売している Powerstep Tower for Lin4Neuro は、既にこれらの設定が済んでいますので、電源入れたらすぐにEDDY, BEDPOSTX, XTRACTなどがGPUを使って解析できます。
なお、FSL 6.0.6 以降は既にインストールされているとします。
手っ取り早く解決したい方
ターミナルから以下を実行してください。その後再起動していただければおしまいです。
セットアップ
- Ubuntu 20.04
1 2 3 | cd ~/Downloadswget https://gitlab.com/kytk/lin4neuro-focal/-/raw/master/installer-scripts/cuda_installer.shbash cuda_installer.sh |
- Ubuntu 22.04
1 2 3 | cd ~/Downloadswget https://gitlab.com/kytk/lin4neuro-jammy/-/raw/main/installer-scripts/cuda_installer.shbash cuda_installer.sh |
確認
再起動後、以下のコマンドをタイプしてください。
1 | /usr/local/cuda/bin/nvcc --version |
これでCUDAのバージョンが表示されます。
検証
それぞれテストスクリプトを準備しました。Ubuntu 20.04 でも 22.04 でもどちらでも動作します。
- eddy (GPUならば10分程度)
1 2 3 | cd ~/Downloadswget https://gitlab.com/kytk/lin4neuro-focal/-/raw/master/test-scripts/test_eddy_cuda.shbash test_eddy_cuda.sh |
- xtract (GPUならば40分程度；本スクリプトは小山哲男先生に書いていただいたものです)
1 2 3 | cd ~/Downloadswget https://gitlab.com/kytk/lin4neuro-focal/-/raw/master/test-scripts/test_xtract_gpu.shbash test_xtract_gpu.sh |
じっくり検証したい方
今後記載します。
ピングバック： Ubuntu 20.04 / 18.04 環境で eddy_cuda10.2 (in FSL 6.0.5.x), PyTorch, Tensorflow 2 を使えるようにCUDA 10.2, 11.0, 11.5をセットアップする方法