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윈도우(windows)에 NVIDIA 그래픽카드 CUDA Toolkit, cuDNN 설치하기
윈도우 환경에서 nvidia 그래픽카드에 딥러닝 개발환경을 위해 CUDA Toolkit, cuDNN 설치를 하는 과정을 정리해보았습니다.
윈도우 환경에서 nvidia 그래픽카드에 딥러닝 개발환경을 위해 CUDA Toolkit, cuDNN 설치를 하는 과정을 정리해보았습니다.
사전확인
Cuda, cuDNN 을 설치하기 전에 먼저 자신의 그래픽카드 사양과 CUDA Version 등을 확인해본다.
그래픽카드 / CUDA VERSION 확인
NVIDIA GPU를 사용하기 위해 CUDA 버전을 확인해야 한다.
cmd 창에 아래와 같이 입력하면 자신의 GPU에 맞는 CUDA 버전을 확인할 수 있다.
nvidia-smi
그래픽카드 : RTX 4060 TI
CUDA : 12.2 버전
Compute Capability 확인
위의 사이트에 접속하면 CUDA 버전에 맞는 Compute capability 확인 가능하다.
Compute Capability가 8.9 임을 알 수 있다.
설치
CUDA Toolkit 설치
엔비디아 CUDA 툴킷은 GPU 가속화 애플리케이션 개발에 필요한 도구들을 제공. 개발자들은 CUDA 툴킷을 사용하여 연산 집약적인 부분을 GPU에서 실행되도록 업데이트하여 애플리케이션을 가속화할 수 있다.
필자 같은 경우 CUDA Version 이 12.2 로 나왔으니 12.2.X 를 다운로드 받으면 된다.
12.2.2 버전으로 다운로드 받았다.
설치가 완료되면 자동으로 시스템변수에 CUDA 경로가 잡혀있는 것을 확인할 수 있다. 필요에 따라 수동으로 다른 CUDA 버전으로 변경이 가능하다.
nvcc --version
cuDNN 설치
cuDNN은 엔비디아 CUDA 딥 뉴럴 네트워크 라이브러리, 즉 딥 뉴럴 네트웨크를 위한 GPU 가속화 라이브러리의 기초 요소로 컨볼루션(Convolution), 풀링(Pooling), 표준화(Normarization), 활성화(Activation)과 같은 것들을 빠르게 실행할 수 있도록 하는 라이브러리다. cuDNN은 TensorFLow, PyTorch, Theano 등 대중적으로 널리 사용되는 딥러닝 프레임워크를 가속화한다.
cuDNN을 설치하기 위해서는 먼저 NVIDIA Developer Program Membership 에 회원가입을 해야한다.
그리고 위 링크에 들어가서 CUDA 버전과 호환되는 cuDNN 을 다운받아 온다.
윈도우에서는 ZIP 압축을 풀고 나온
bin, include, lib 디렉토리를 CUDA가 설치된 경로
(C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.2) 에 복사 붙여넣기 해준다.
레퍼런스
ubuntu 22.0.4.1 LTS 환경에서 GPU개발서버 구축
GPU 개발환경 구축하기: Nvidia driver / CUDA toolkit / cuDNN (velog.io)
안녕하세요. Red, Green, Blue 가 만나 새로운 세상을 만들어 나가겠다는 이상을 가진 개발자의 개인공간입니다.
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