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Window CUDA 설치

Y
Yerim
  1. Setup

Anaconda 설치

•
위의 사이트에 들어가 Submit 아래에 있는 Skip registration을 선택
•
운영체제에 맞는 프로그램을 다운로드
•
이번 포스트의 경우 Windows를 기준으로 설치
•
순서대로 Next 버튼을 선택하여 설치 완료
•
환경 변수를 자동 추가: Add Anaconda3 to my PATH environment variable을 체크
•
설치가 완료되면 ANACONDA Navigator가 실행

NVIDIA Driver 설치

•
장치 관리자 > 디스플레이 어댑터 → GPU 확인
•
설정 > 시스템에서window 사양을 확인
•
Manual Driver Search에서 적절한 모델을 검색
•
검색결과 나온 모델 중 필요한 것을 선택하여 다운로드
•
본 포스트에선 GeForceGameReady 드라이버를 설치
•
다운로드 후 설치 진행
nvidia-smi
•
cmd 창에 nvidia-smi를 입력하여 Driver가 적절히 설치되었는지 확인

Cuda

•
tensorflow를 기준으로 설치할 경우 tensorflow의 버전에 따라 Cuda와 CuDNN 버전이 달라짐
•
tensorflow-gpu-2.6.0 버전을 기준으로 할 경우 CuDNN 8.1 버전과 Cuda 11.2 버전 설
•
설치하고 싶은 버전을 선택한 뒤 적절한 프로그램을 다운로드
•
순서대로 설치를 진행 → 설치 옵션은 사용자 정의 설치로 선택

CuDNN

•
NVIDIA 사이트에 가입해야 다운로드 가능
•
로그인 후 8.1버전을 다운로드하여 압축을 푼다
•
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\버전 에 bin, lib, include, NVIDIA_SLA_cuDNN_Support.txt 파일을 복사
•
정상적으로 설치되었다면 환경변수에 경로가 추가
nvcc --version
•
cmd 창에서 nvcc --version 을 사용하여 정상적으로 설치되었는지 확인할 수 있다

PyTorch & tensorflow

PyTorch

pip install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
•
설치한 Cuda에 적절한 버전들을 설치해주어야 한다
•
Cuda 8.1버전의 경우 위와 같이 설치하면 된다
#cuda 사용 가능 여부
import torch

print(torch.cuda.is_available())

#train.py 실행 시 GPU 사용 여부 체크
import torch

if torch.cuda.is_available():
    device = torch.device("cuda")
    print(f'Training on GPU {torch.cuda.get_device_name(0)}')
else:
    device = torch.device("cpu")
    print('Training on CPU')

tensorflow

conda create -n [패키지명] python==3.8
conda activate [패키지명]
pip install tensorflow-gpu==2.6.0

python
import tensorflow as tf
print(tf.__version__) # 2.6.0
•
gpu를 사용하기 위해선 tensorflow-gpu 를 설치해야 한다
•
tensorflow-gpu 2.6.0버전을 설치했다
from tensorflow.python.client import device_lib

print(device_lib.list_local_devices())
print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))
•
tensorflow에서 GPU가 정상적으로 작동하는지 확인
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