CUDA, cuDNN을 설치 후 Pytorch나 Tensorflow를 깔고 싶다면 밑의 링크를 참고하기~
>> GPU를 사용한 Tensorflow, Pytorch - https://ewaterland.tistory.com/20
1. 자신의 NVIDIA GPU 버전에 맞는 드라이버 설치하기
- https://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us
검색하면 자동으로 드라이버를 찾아서 추천해준다.
설치하고 나서 재시작해야 함!
터미널에 nvidia-smi 를 입력하면 드라이버가 잘 설치됐는지 알 수 있다.
2. GPU의 CUDA Compute Capability 버전 확인하기
- https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
- https://en.wikipedia.org/wiki/CUDA#Version_features_and_specifications
자신이 사용 중인 GPU 이름을 찾아서 해당하는 CUDA Compute Capability을 확인하면 된다.
나는 NVIDIA Geforce GTX 1050를 사용 중이어서 CUDA Compute Capability 6.1 이다.
3. CUDA Compute Capability 버전과 호환되는 CUDA 설치하기
- https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/support-matrix/index.html
- CUDA: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
4. CUDA 버전과 호환되는 cuDNN 다운받기
- cuDNN: https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
cuDNN은 이전 버전을 설치하고 싶다면 Archived cuDNN Releases로 들어가면 됨!
참고로 cuDNN을 설치하려면 사이트에 가입해야 한다.
다운 후, cuDNN의 폴더를 보면 bin, include, lib 폴더가 존재한다.
이 3개의 폴더가 CUDA 폴더에도 존재하는데, cuDNN의 내용물을 CUDA 폴더에 그대로 옮기면 된다.
CUDA 기본 경로: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7(CUDA 버전)
위 과정을 하고 나면 환경변수에 CUDA가 자동으로 등록이 될 것이다.
이제 CUDA 설치는 끝!
나의 PC환경
NVIDIA Geforce GTX 1050
NVIDIA GPU Drivers 531.61
CUDA Compute Capability 6.1
CUDA Toolkit 11.7.0
cuDNN v8.7.0 for CUDA Version 11.7.0
