1. GPU 모델 확인
GPU 모델에 따라 설치해야하는 Cuda, CuDNN이 다르기 때문에, 설치 전에 먼저 PC에 장착된 GPU 모델을 확인해야 한다. GPU 모델을 확인하는 방법은 <장치 관리자 -> 디스플레이 어댑터>에서 확인할 수 있다. 포스팅에서는 NVIDA TITAN Xp를 기준으로 설치한다.
2. Cuda Toolkit을 사용할 수 있는 GPU인지 확인
아래의 NVIDIA 홈페이지에서 내 GPU가 Cuda Toolkit을 사용할 수 있는지 확인한다.
https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
CUDA GPUs
Your GPU Compute Capability Are you looking for the compute capability for your GPU, then check the tables below. NVIDIA GPUs power millions of desktops, notebooks, workstations and supercomputers around the world, accelerating computationally-intensive ta
developer.nvidia.com
목록에 없거나 Compute Capability가 3.0 미만이면 CUDA Toolkit을 사용할 수 없다. NVIDIA TITAN Xp의 Compute Capability는 6.1이므로 CUDA Toolkit을 사용할 수 있다.
3. CUDA 설치
아래 사이트에 들어가서 CUDA Toolkit 10.0을 다운받고, 다운받은 파일을 실행시켜준다.
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
CUDA Toolkit Archive
Previous releases of the CUDA Toolkit, GPU Computing SDK, documentation and developer drivers can be found using the links below. Please select the release you want from the list below, and be sure to check www.nvidia.com/drivers for more recent production
developer.nvidia.com
4. CuDNN 설치
그 다음으로는 CuDNN을 7.3.0버전을 다운받는다. 다운받기위해서는 로그인을 해야하니 계정이 없으면 회원가입 해야 한다.
https://developer.nvidia.com/cudnn
NVIDIA cuDNN
NVIDIA cuDNN The NVIDIA CUDA® Deep Neural Network library (cuDNN) is a GPU-accelerated library of primitives for deep neural networks. cuDNN provides highly tuned implementations for standard routines such as forward and backward convolution, pooling, nor
developer.nvidia.com
다운받고 압축 풀기를 한 다음에 파일들은 CUDA가 설치된 폴더로 옮겨주면 된다.
5. 환경 변수 설정
시스템 환경 변수 편집 -> 고급 -> 환경 변수에 들어간다. 그 다음은, 사용자변수에서 Path -> 편집에서 다음 3개의 path를 추가한다. 버전은 본인이 설치한 CUDA 버전으로 바꿔줘야 한다.
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\extras\CUPTI\libx64
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\include
6. CUDA, cuDNN 버전 확인
CUDA와 CuDNN이 제대로 설치되었는지 확인하기 위해서 명령 프롬프트를 열어주고 아래의 명령어를 통해 확인한다.
$ nvcc --version
$ nvcc -V
$ nvidia-smi
7. 아나콘다 설치
아래의 사이트로 이동해서 자신의 OS에 맞게 아나콘다 설치 파일을 다운받고 설치한다.
https://www.anaconda.com/products/individual
Anaconda | Individual Edition
Anaconda's open-source Individual Edition is the easiest way to perform Python/R data science and machine learning on a single machine.
www.anaconda.com
자세한 내용은 아래 링크한 포스트를 확인하면 된다.
[공부/파이썬(Python)] - 아나콘다(Anaconda 2020.02) 설치, 가상환경 생성 및 텐서플로(tensorflow) 2.0 설치하는 방법
아나콘다(Anaconda 2020.02) 설치, 가상환경 생성 및 텐서플로(tensorflow) 2.0 설치하는 방법
이번 포스팅은 아나콘다 설치하는 방법과 가상환경 만드는 방법, 추가적으로 텐서플로 설치하는 방법까지 알려드리겠습니다. 2019년에도 아나콘다 설치하는 방법과 가상환경 생성 및 삭제하는
my-inote.tistory.com
8. 가상환경 생성
아래 포스트를 참고하면 된다.
https://my-inote.tistory.com/22
아나콘다(Anaconda 2020.02) 설치, 가상환경 생성 및 텐서플로(tensorflow) 2.0 설치하는 방법
이번 포스팅은 아나콘다 설치하는 방법과 가상환경 만드는 방법, 추가적으로 텐서플로 설치하는 방법까지 알려드리겠습니다. 2019년에도 아나콘다 설치하는 방법과 가상환경 생성 및 삭제하는
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9. 텐서플로 설치
pip install tensorflow-gpu==2.4.0
10. GPU 텐서플로 설치 확인
아래 코드를 입력해서 GPU에 대한 내용이 나오면 GPU 사용이 가능함을 나타낸다.
만약에 GPU에 대한 내용이 나오지 않는다면 컴퓨터를 껐다 키면 잘 작동된다.
from tensorflow.python.client import device_lib
device_lib.list_local_devices()'공부 > 환경구축' 카테고리의 다른 글
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