[진저비어] 하계 모각코 1주차 회고

1. Nvidia GPU 환경 설정

 

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1. GPU 사양 확인

시스템 > 디스플레이 > 고급 디스플레이

2. nvidia 드라이브 다운로드

최신 공식 NVIDIA 드라이버 다운로드

Download the latest official NVIDIA drivers

 

3. cuda toolkit 설치

CUDA Toolkit 12.0 Update 1 Downloads

CUDA Toolkit 12.0 Update 1 Downloads

 

블로그에서 요런 글을 봤는데 마침 내 GPU도 3070ti라서 12.0.1 버전을 설치했음

4. Visual studio 설치 혹은 버전 확인

툴킷 버전에 맞는 visual studio이 필요한 것 같음

마침 설치되어있는 visual studio가 2022 버전… 컴퓨터에 설치되어있는 visual studio가 없다면 버전에 맞게 새로 설치해야할 듯

 

5. Visual studio에서 cuda runtime 설치 확인

visual studio에서 새 프로젝트 만들기 → 템플릿 검색에서 cuda 검색했을 때, 위의 사진처럼 cuda runtime이 뜨면 잘 설치 된 것임

6. cuDNN 설치

NVIDIA cuDNN Archive

cuDNN Archive

 

반드시 내가 설치한 cuda 버전과 운영체제에 맞게 설치해주어야 함

이거 설치하려면 회원 가입해줘야 함

설치 후 압축을 푼 뒤에 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.0 위치에 bin, lib, include 폴더를 넣어주면 됨

7. CMD에서 확인

8. 가상환경 내에서 GPU 사용 가능 여부 확인하기

GPU 설정을 할 때 한 가상환경 내에서는 pytorch나 tensorflow 둘 중 하나로 결정해서 사용해야 충돌이 없는 듯

나는 pytorch 코드를 돌려보려는 중이라 pytorch환경에서 gpu 사용 가능 여부를 위의 코드를 통해 확인해봤고 윗 줄은 False, 아랫줄은 cpu라는 충격적인 결과가 나왔음

⇒ pytorch 버전 중 cuda를 사용할 수 있는 특정 버전이 따로 있음

 

 

PyTorch

PyTorch

 

torch, torchvision, torchaudio을 uninstall 해주고 위의 명령어로 다시 install 해주었음

cuda 사용 가능한 버전 뒤에는 저렇게 버전 뒤에 이상한 알파벳이 더 붙는다

 

 

 

 

 

 

참고한 블로그

GPU 사용을 위한 CUDA 환경 구성하기