# Window CUDA 설치

## Anaconda 설치

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[Download Anaconda Distribution | Anaconda](https://www.anaconda.com/download?utm_source=anacondadocs&utm_medium=documentation&utm_campaign=download&utm_content=topnavalldocs)

![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20250117/200517_kNSZErUloY66AdVfdy?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp)

- 위의 사이트에 들어가 `Submit` 아래에 있는 `Skip registration`을 선택

![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20250117/200552_UiAulBM57guB5vdtos?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp)

- 운영체제에 맞는 프로그램을 다운로드

- 이번 포스트의 경우 Windows를 기준으로 설치

![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20250117/200615_tVcKWIOyxBb6wLTVBa?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp)

![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20250117/200620_GemOvlzhLmTtBn4mat?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp)

- 순서대로 `Next` 버튼을 선택하여 설치 완료

- 환경 변수를 자동 추가:  `Add Anaconda3 to my PATH environment variable`을 체크

- 설치가 완료되면 ANACONDA Navigator가 실행

## NVIDIA Driver 설치

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[정식 NVIDIA 드라이버](https://www.nvidia.com/ko-kr/drivers/)

![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20250117/200743_9o0f397sqo71VyqWYi?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp)

- `장치 관리자 > 디스플레이 어댑터` → GPU 확인

- `설정 > 시스템`에서window 사양을 확인

- Manual Driver Search에서 적절한 모델을 검색

![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20250117/200747_MGFTmFzmaaDel1bShI?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp)

![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20250117/200826_XXfStwKKVU2bFwNhok?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp)

- 검색결과 나온 모델 중 필요한 것을 선택하여 다운로드

- 본 포스트에선 GeForceGameReady 드라이버를 설치

![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20250117/200849_MZmx8xeCfz9n5PkLtz?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp)

![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20250117/200853_HDrWF5qQ2SXAP72y88?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp)

- 다운로드 후 설치 진행

```javascript
nvidia-smi
```

![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20250117/200913_LxahBQrN4WOyKB4jp8?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp)

- `cmd` 창에 `nvidia-smi`를 입력하여 Driver가 적절히 설치되었는지 확인

## Cuda

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[Windows의 소스에서 빌드,Windows의 소스에서 빌드  |  TensorFlow](https://www.tensorflow.org/install/source_windows?hl=ko#tested_build_configurations)

![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20250117/201042_YTsXGdDEatfp8YIefw?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp)

- 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

[CUDA Toolkit Archive](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive)

![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20250117/201141_clDkohO4QegIXTcAQw?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp)

- 설치하고 싶은 버전을 선택한 뒤 적절한 프로그램을 다운로드

![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20250117/201249_xXlyX2q2peVwICwsno?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp)

![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20250117/201207_maP3ISl25nUhOv7AXz?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp)

![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20250117/201213_CUi3Wjs4PQ9dFojkGM?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp)

- 순서대로 설치를 진행 → 설치 옵션은 `사용자 정의 설치`로 선택

## CuDNN

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[NVIDIA cuDNN Archive](https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive)

- 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

![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20250117/201412_fkBebVItUU6Sxyj2as?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp)

- 정상적으로 설치되었다면 환경변수에 경로가 추가

```javascript
nvcc --version
```

![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20250117/201433_IdO3gKxHUSzy9UvFDq?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp)

- cmd 창에서 `nvcc --version` 을 사용하여 정상적으로 설치되었는지 확인할 수 있다

## PyTorch & tensorflow

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### PyTorch

[Previous PyTorch Versions](https://pytorch.org/get-started/previous-versions/)

```javascript
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

```javascript
#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')
```

![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20250117/201728_UlLge8w8xMd4dbjXfC?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp)

### tensorflow

```javascript
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

```javascript
from tensorflow.python.client import device_lib

print(device_lib.list_local_devices())
print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))
```

![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20250117/201635_5ilasq5J9e73ISE5AY?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp)

- tensorflow에서 GPU가 정상적으로 작동하는지 확인

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