Ubuntu CUDA 설치 + CUDNN

본 환경은 딥러닝을 위한 환경 셋팅 절차 중 NVIDIA Cuda +CUDNN 설치에 대한 포스팅입니다.

 

하드웨어 : NVIDIA GEFORCE 2080ti

환경 : Ubuntu 16.04 LTS

 

0. 그래픽 드라이버 설치

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- CUDA 설치 전, 그래픽 카드 환경에 맞는 그래픽 드라이버 설치가 필수적.

# sudo apt-get install nvidia-[VERSION]

 

본 환경에서는 NVIDIA-SMI 418.56 버전을 설치.

그래픽 드라이버 설치 후, CMD창에 $nvidia-smi명령어 입력 후, 체크 가능.

 

1. CUDA설치

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NVIDIA 공식 홈페이지(https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive)에서 사용할 CUDA버전을 다운로드.

OS, 우분투 버전, 설치 타입 등을 통해 다운받고 Base Installer 설명에 나와있는 명령어로 설치 가능.

본 설명에서는 deb파일을 다운받아 진행.

 

상단 플랫폼을 본인 설정에 맞춰 다운로드.

# deb파일이 있는 폴더 위치로 이동.

# deb 파일 설치 시작
$ sudo dpkg -i [본인이 다운로드한 deb파일 이름] 
(ex. sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-10-1-local-10.1.105-418.39_1.0-1_amd64.deb)

# apt key 추가
$ sudo apt-key add /var/cuda-repo-[본인이 설치한 CUDA VERSION]/7fa2af80.pub
(ex. sudo apt-key add /var/cuda-repo-10-1-local-10.1.105-418.39/7fa2af80.pub)

# 필요한 추가 데이터 다운로드 
$ sudo apt-get update

# CUDA 설치
# sudo apt-get install cuda

# CUDA 설치가 끝난 후, bashrc파일에 경로 등록을 꼭! 해줘야 함.
$ sudo gedit ~/.bashrc

export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

상단의 두 문장을 맨 끝에 입력 후, 저장

# bashrc파일 수정 후, 적용
$ source ~/.bashrc

 

최종적으로 nvcc -V 명령어로 확인.

nvcc -V

 

 

+) 나중에 다른 CUDA버전으로 바꿀 때는 상단처럼 설치한 후, /usr/local 위치로 이동해서 원하는 CUDA 버전의 경로로 bashrc path만 수정해주면 쉽게 적용 가능.

 

+) 한번 설치하면 폴더가 남아있으니깐 10.1 , 8.0, 9.0 자유롭게 왔다갔다 쉬움!

 

 

2. CUDNN 설치

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

cuDNN Archive

상단 링크로부터 원하는 cuDNN 다운로드(이 때, 로그인 필수)

 

여기선 tgz 압축 파일로 진행. (cuDNN Library for Linux)

 

# tgz 파일이 있는 경로로 이동
$ tar xzvf [본인이 다운로드한 cudnn 파일]

# 해당 폴더로 이동
$ cd cuda

# 파일들 복사 및 이동, 권한 변경
$ sudo cp lib64/* /usr/local/cuda-10.1/lib64/
$ sudo cp include/* /usr/local/cuda-10.1/include/

$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda-10.1/lib64/libcudnn*
$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda-10.1/include/cudnn.h

설치 완료된 후, 명령어로 확인

$ cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2