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Nvidia Graphic Driver / Cuda / Cudnn 설치¶
안녕하세요. 오늘은 조금 다른 주제의 글을 적어보려고합니다. 최근에 제 지인분께서 그래픽카드를 샀는데 딥러닝에 이용을 하려고 cuda를 설치하는 과정에서 어려움을 겪고 계셔서 도와드렸었는데요. 저 또한 지금 공부도 해 놓을겸 다시한번 정리도 할겸 글을 쓰려고합니다.
먼저 딥러닝과정에서 GPU를 이용하려면 다음 세가지가 설치되어 있어야 합니다.
- Nvidia Graphic Driver
https://www.nvidia.co.kr/Download/index.aspx?lang=kr - Cuda
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive - Cudnn
https://developer.nvidia.com/cudnn
Nvidia Graphic Driver 는 다들 아시리라 생각되서 설치 링크만 남겨두도록 하겠습니다. 다음으로 Cuda(Computed Unified Device Architecture)는 Nvidia 에서 개발한 GPU용 툴입니다. CUDA는 C,C++ 기반으로 짜서 Low Level적 접근을 해야하지만 , 저같은 파이썬 기반 엔지니어들에게는 그게 매우 어렵기 때문에 저희같은 사람들을 위해서 해당 기능을 설치후 바로 사용할수 있도록 해놓은 것입니다.
Cudnn 은 CUDA Deep Neeural Network Library 를 의미합니다. CUDA툴킷을 기반으로 딥런이을 활용할 때 사용되는 라이브러리로 마찬가지로 설치만 하면 사용할수 있게 되어있습니다.
Nvidia 그래픽 드라이버 다운로드¶
위의 첨부한 링크로 들어가시면 다음과 같은 화면을 볼 수 있습니다.
위에서 본인 GPU에 맞는 드라이버를 설치하면 됩니다.
Cuda 설치¶
위의 cuda 설치 링크로 들어가시면
다음과 같은 화면이 나옵니다.
여기서 자신의 gpu에 맞는 버전을 다운받으면 되는데 저의 경우는 RTX 3090 이므로 11.4.0을 사용합니다. 이건 저도 확실히 잘 모르는 부분인데 RTX 1000번 GPU들, 2000GPU들 3000GPU들 전부 다른것 같기도합니다. 저는 1060 6GB를 사용할땐 10.2 를 사용하기도 했습니다.
또한 tensorflow 1.x 버전을 사용하시는 분들은 cuda와의 호환성이 9버전 / 10버전까지만 된다고 들은 기억이 있어서 이점 참고하셔서 조금더 구글링 해보시길 권장합니다.
다운을 받고 실행을 시키면
위의 화면이 나오고 그냥 쭉 설치하시면 됩니다. 특이사항 없습니다.
Cudnn 설치¶
cudnn은 설치할 때 회원가입이 필요합니다. (굉장히 귀찮은...)
위의 링크로 들어가셔서 회원가입을 하시면 화면이 다음과 같이 나옵니다.
위에서 자신의 cuda 버전과 호환되는 cudnn 을 맞게 설치해주시면 됩니다.
Cudnn 설치 이후¶
Cudnn 은 압축파일로 되어있습니다.
이후에 중요한데 ,이 압축 파일을 푸시고 그 파일안의 내용을 옮겨주셔야합니다.
위와같은 파일들이 있을건데 이 파일들을 복사하시고 다음경로에 들어가서 복붙을 하시면 됩니다.
그러면 같은 이름의 폴더들이 있기때문에 정말 복사하시겠습니까? 이런 물음이 나오는데 그냥 확인 해주시면 됩니다.
마지막으로 환경변수¶
cuda / cudnn 설치까지는 완료를 하셨는데 간혹 환경변수 떄문에 GPU 를 사용 못하는 상황이 올수 있습니다. 일반적으로는 설치와 동시에 환경변수 셋팅이 되는데, 여러번 설치를 반복하셨다던가 ,CUDA 가 여러버전이 동시에 설치되어있을경우에 환경변수 셋팅을 꼭 해주셔야합니다.
먼저 위와같이 윈도우 검색창에 환경변수로 검색후 들어가셔서
여기서 환경변수 클릭
위 화면에서 밑에 박스에서 Path 를 찾습니다.
우측에 새로만들기에서 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.4\bin 다음과 같은 경로를 추가합니다.
중간에 v11.4 는 본인이 설치한 cuda 버전에 따라 저와 숫자가 다를 수 있습니다.
이후에 재부팅후 딥러닝을 GPU로 해보면 잘 돌아가는것을 확인하실수 있습니다. 이상입니다^^
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