「いま」の定義：２０２５年１２月
以前GPUのセットアップ（CUDA）について書いたのが、２０２３年１月だったので、
https://doraemonkokoro.blogspot.com/2021/09/ubuntu-20041lts-cuda-rtx-a6000.html
３年ほどが経過しました。この間にCUDAのセットアップはかなり簡単になりましたので、改めて記録しておきます。
【OS】
いま、CUDAが対応している最新のUBUNTUは24.04になっておりますが、私は最近はUBUNTUではなく、MINT 22.2をわりと多用しています（MINT 22.2は、UBUNTU 24.04と同等品）。理由はよくわかりませんが、MINTのほうが多種多様なPCにインストールするときにトラブルがすくない印象です。UBUNTUではインストールが失敗するPCでもMINTではできた、ということが時折あります。
ただし！
リモートデスクトップをよく使う人はUBUNTUを優先させたほうがいいとおもいます。MINTではリモートデスクトップはデフォルトでは入っておりませんので煩雑なセットアップが必要になります。
【CUDA】
いまは、13.1です。
（OSをUSB経由でインストールしたら、まずは）
$ sudo apt update
$ sudo apt upgrade
$ sudo apt install python3-pip
（ここから本番）
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit
NVIDIAのサイトに行きます。
ダウンロードを押したあとに、
LINUX、x86_64、UBUNTU、24.04、deb(local)を選択します。
あとは指示された通りのコマンドをターミナルにコピペして実行します。
Keyのところは、ターミナルに指示がでますので、ターミナルに提示されたコマンドをコピペして実行です。
最後のコマンドを実行し終わったら、
すぐ下のボックスにあるドライバーのインストールを行います。
通常はオープンドライバーを選びます。
完了したら再起動。
$ sudo reboot
$ nvidia-smi
で、GPUが認識されているかどうかを確認。
以上で、GPUのセットアップはおわり。
めちゃ簡単です。
===
追記：
Ubuntu 24.04、あるいはMint 22.2のバージョンでは、
python環境の大きな仕様変更がおこなわれています。
pipでのパッケージのインストールが仮想環境 venv でしかできません。
さらにインストールしたpipパッケージは仮想環境上でしか動作しません。
下記URLを参照してください。
https://qiita.com/keith_campbell/items/e7dc4afc44527b802f6e
仮想環境はpathで別々に作成されているので、
あるpathでインストールした環境はそのpathでしか通用しません。
フォルダー事に異なる環境が作れるようになったと考えるといいでしょう。
環境が独立しているので複数の環境構築によるトラブルが少なくなっています。
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