[Anaconda, CUDA, cuDNN] 개발환경 셋팅(고성능 GPU)

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최초 작성일 : 2022-02-23

 

잘못된 정보 댓글에 남겨주시면 수정하겠습니다.

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안녕하세요.

컴퓨터를 업그레이드 하고 기존 게시글로 셋팅을 했더니 실행이 되지않는 문제가 발생했습니다.

https://devhyeon.tistory.com/19

VSCode, Anaconda, Tensorflow 개발환경 구축

> python code.py 를 입력하니 아무것도 실행되지 않더군요.

 

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제 바뀐 환경은 12700k, 3080TI 12GB 입니다.

그럼 지금부터 시작하겠습니다.

 

AI의 프레임워크는 크게 tensorflow, pytorch로 나뉩니다.

tensorflow는 CUDA 11.2를 지원하고 pytorch는 11.3을 지원합니다.

저는 tensorflow로 개발을 많이해서 11.2를 초점으로 진행하겠습니다.

11.2와 11.3을 다 받아도 상관없는데 귀찮은 건 환경변수를 바꿔주고 재부팅해야 적용이 됩니다.

아래부분에서 설명할게요...

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1. 지원되는 GPU인가?

- 아래 링크에서 Compute capability를 확인하시면 됩니다.

https://www.wikiwand.com/en/CUDA#/GPUs_supported

CUDA | Wikiwand

- 저의 경우는 3080ti 이므로 다음과 같다고 할 수 있죠.

- 현재 30시리즈는 CUDA 11.1 이상을 설치하셔야 정상 작동한다고 합니다.

 

 

2. CUDA, cuDNN 지원 버전

아래 링크에 들어가셔서 GPU 부분을 보면 파이썬 버전과 CUDA, cuDNN 버전이 명시되어 있습니다.

반드시 맞춰주셔야 합니다.

https://www.tensorflow.org/install/source_windows#tested_build_configurations

Windows의 소스에서 빌드  |  TensorFlow

 

저는 하이라이트 된 버전으로 설치하겠습니다.

Python 버전과 cuDNN, CUDA는 반드시 맞춰야 합니다.

 

 

3. CUDA 설치

- CUDA는 아래 링크에서 11.2.x를 받으시면 됩니다. 저는 11.2.0을 받았어요

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

CUDA Toolkit Archive

- 다운로드 링크 옆에 Versioned Online Documentation이 있습니다.

- 윈도우의 경우는 visual studio 2019를 요구하고 있습니다.

 

visual studio community 2019 버전을 다운받으시고 C++을 이용한 개발을 체크하셔서 설치해주시면 됩니다.

이건 CUDA 설치 이전에 설치가 이미 완료되어야 합니다.

저 부분 체크하시고 기본 체크되어 있는 거 그대로 설치하시면 됩니다.

 

 

 

4. cuDNN 설치

- 회원가입 하시고~ 8.1.x 받으시면 됩니다. 저는 8.1.0 받았습니다.

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

cuDNN Archive

for Windows

- 압축푸시고 똑같은 폴더로 옮겨주세요

- 예상 경로는 다음과 같습니다.

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\

 

 

5. 환경 변수 설정

- lib, bin, include에 대해서 명시해주면 됩니다.

 

1. 환경변수 검색

 - 아래와 같이 CUDA_PATH가 있으면 잘 설치된 겁니다.

2. 위 사진에서 사용자 변수-Path 더블클릭 후 경로 추가

 - 설치 환경에 따라 11.2 숫자가 다른 숫자로 바뀌어 있을 수 있으니 해당 경로에 들어가셔서 복사해서 사용하세요.

 - C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2

3. 확인 누르고 재부팅

 - 재부팅 안해주면 환경변수 적용이 안됩니다.

 - 다른 버전으로 바꾸고 싶은 경우 환경변수 변경 후 재부팅 해줘야 합니다.

 

 

6. 확인

- 설치가 제대로 되었는지 확인해봐야겠죠?

 

1. CUDA 확인

 - 마지막 줄에 11.2 보이시죠?

2. 코드 실행

 - 가상환경 설정

> conda create -n test python=3.8
> conda activate test
> pip install tensorflow-gpu==2.5.0

> python test.py

 - 테스트 코드 실행 및 실행 결과

# test.py

import tensorflow as tf
tf.__version__
from tensorflow.python.client import device_lib
device_lib.list_local_devices()

 

 

 

 

 

 

 

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