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  • UBUNTU 20.04) CUDA 설치 (CUDA-10.2 ,CUDA-11.3, CUDA-11.6)
    라이브러리/linux basic 2022. 7. 6. 17:36
    source ~/.bashrc​
    wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.3.0/local_installers/cuda_11.3.0_465.19.01_linux.run

    딥러닝을 할 때 최근 CUDA는 필수라고 할 수 있다. 그렇기에 이 포스팅에서 UBUNTU 20.04 기준 CUDA를 설치하고자 한다.

    (18.04도 같을 것이다.)

     

    우선 NVIDIA Graphic Driver를 설치하고자 한다.

     

    Nvidia Graphic Driver 설치

     

    1. 권장 드라이버 자동으로 설치하는 방법

    sudo ubuntu-drivers autoinstall

     

    2. 원하는 버전 수동으로 설치

     

    - 설치할 수 있는 드라이버 확인

    ubuntu-drivers devices

    - 설치 명령어

    sudo apt-get install nvidia-driver-515

     

    ※ 설치 확인

    아래 명령어를 입력하면 그 다음 사진과 같은 결과가 나온다면 설치가 Nvidia Graphic Driver의 설치가 끝난 것이다.

    nvidia-smi

    nvidia-smi 실행화면

    위와 같이 GPU의 상태를 확인할 수 있다.

     

    CUDA 설치

    Pytorch를 사용하기 위해 나는 주로 CUDA 10.2 버전과 CUDA 11.3 버전을 사용하는데 현재는 RTX 3090을 사용하고 있기 때문에 CUDA 11.3을 사용하고 있다. 

    (이 글을 쓰는 날 Pytorch에 CUDA 11.6 을 지원하는 버전이 나왔다,,, 크게 다르지 않으니 필요하면 좀만 수정해서 11.6 버전을 설치 하도록하자.)

     

    https://developer.nvidia.com/cuda-11.3.0-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=Ubuntu&target_version=20.04&target_type=runfile_local 

     

    CUDA Toolkit 11.3 Downloads

    Resources CUDA Documentation/Release NotesMacOS Tools Training Sample Code Forums Archive of Previous CUDA Releases FAQ Open Source PackagesSubmit a Bug

    developer.nvidia.com

    위 링크로 연결로 들어가면 아래와 같은 명령어 두 줄이 나타난다. 이걸 터미널에 입력하면 cuda_11.3 버전의 run 파일이 다운로드 된다.

    wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.3.0/local_installers/cuda_11.3.0_465.19.01_linux.run

     

    위 명령어로 run 파일을 다운로드 하였다면 아래 코드를 실행해 주자.

    ( cuda_11.3.0_465.19.01_linux.run -> 내가 다운로드 한 cuda 파일)

    sudo sh cuda_11.3.0_465.19.01_linux.run --silent --toolkit --toolkitpath=/usr/local/cuda-11.3

     

    위의 명령어로 run 파일을 설치해 준다.

     

    만약에 gcc 버전 에러로 설치가 되지 않는다면 다음 명령어를 추가로 입력해주자.

    gcc 와 같은 빌드에 필요한 요소들을 설치해준다.

    sudo apt-get install build-essential

     

    그런 다음 아래 명령어를 입력해 준다.

    만약에 Tensorflow를 사용할 경우 cuda를 찾기 위해 /usr/local/cuda를 먼저 찾는다. 따라서 아래 명령어를 수행하여 기존의 symbolic link된 /usr/local/cuda 디렉토리를 제거하고 방금 설치한 cuda-11.3 버전의 디렉토리로 symbolic link를 업데이트 한다.

    (만약 여러 버전의 CUDA를 교체하며 사용할 때 사용하고자 하는 버전에 맞춰 다시 입력한다.)

    cd /usr/local
    sudo rm cuda
    sudo ln -s cuda-11.3 cuda

     

    마지막으로 다음 명령어를 ~/.bashrc에 들어가서 다음 명령어를 입력한다.

    export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64
    export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
    export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda

     

    그런 다음 다음 명령어를 수행하여 터미널 창을 업데이트 해준다.

    source ~/.bashrc

     

    잘 설치되었는지 확인하려면 다음 명령어를 입력해 확인해보자.

    nvcc -V

    그럼 다음과 같이 cuda_11.3 버전이 잘 설치된 것을 확인할 수 있다.

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