GPU사용을 위한 컴퓨터 기본 세팅
1. Anaconda 설치 및 세팅
Anaconda 설치
- Anaconda 다운로드 페이지에 가서 컴퓨터 환경과 python 버전에 맞는 anaconda를 다운로드 한다.
- bash 명령어로 다운로드한 파일을 설치한다.(파일은 Download 폴더에서 확인할 수 있다.)
bash Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh
- space 혹은 enter 키를 누르며 넘기다가 ‘Do you accept the license terms? [yes/no]’ 라는 질문이 나오면 yes를 선택한다.
- [/home/(username)/anaconda3] »> 가 나오면 enter를 누른다.
- PATH 에 아나콘다를 넣을지 물어보는 문구가 나오면 yes 를 선택한다.
-
만약 뜨지 않을 시에는 종료 후 직접 추가한다.
echo 'export PATH="/HOME/[username]/anaconda3/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc
-
가상환경 만들기
# 기존 가상환경 종류 확인
conda env list
# 가상환경 만들기
conda create -n [가상환경이름] python=3.7
# 가상환경 활성화
conda activate [가상환경이름]
# 가상환경 비활성화
conda deactivate
2. nvidia 설치
- 추천 버전 확인
ubuntu-drivers devices
- Software Updater -> settings -> Additional Driver -> 추천 버전 선택 -> Apply Change -> restart
- 설치 확인 및 CUDA 버전 확인
nvidia-smi
3. CUDA toolkit 설치
- 앞서 확인한 CUDA 버전에 맞는 cuda toolkit을 설치한다.
$ wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.3.0/local_installers/cuda_11.3.0_465.19.01_linux.run
$ sudo sh cuda_11.3.0_465.19.01_linux.run
-
기존에 설치된 cuda 가 있을 경우, 충동이 나며 경고문이 뜬다. 이땐 아래처럼 옵션을 주면 된다.
sudo sh cuda_11.3.0_465.19.01_linux.run --toolkit --silent --override
-
환경변수 경로 설정
vim ~/.bashrc
# 파일 맨 밑에 추가
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.3
export PATH=/usr/local/cuda-11.3/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.3/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
source ~/.bashrc
- 설치확인
nvcc -V
4. CuDNN 설치
- https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 에서 버전에 맞는 파일 다운로드
tar xvzf cudnn-11.3-linux-x64-v8.2.1.32.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn* /usr/local/cuda-11.3/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-11.3/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-11.3/lib64/libcudnn*
- 아래 명령어로 제대로 설치 되었는지 확인한다.
cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
재대로 설치되었을 경우 “#define CUDNN_MAJOR 8”을 확인하실 수 있다.
5. Pytorch 설치
- anaconda 환경을 활성화한다.
conda activate 환경이름
- pytorch 홈페이지로 가서 원하는 버전대로 설치한다.
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.3 -c pytorch -c nvidia
참고
- https://shrouded-pamphlet-ced.notion.site/PC-setting-5c1b680f24834d11933beeb81255c50f
- https://velog.io/@hailee98/Ubuntu-CUDA-cuDNN-%EC%84%A4%EC%B9%98
- (윤지) https://shrouded-pamphlet-ced.notion.site/PC-setting-5c1b680f24834d11933beeb81255c50f
- https://nirsa.tistory.com/332 [Nirsa:티스토리]