리눅스 | NVIDIA | Cuda | CuDNN | 텐서플로 | GPU 환경 구축 및 설치

*환경 구축에 앞서 각 프로그램의 버전을 제대로 맞추고 설치 하는 것이 중요*

 

 

저의 경우, 

 

 

Linux Tensorflow GPU 환경 구축

1. 리눅스 설치 USB를 통해 Ubuntu를 설치

 

2. NVIDIA 설치 및 버전 확인

nvidia-smi

 

* 갑자기 PC 듀얼 모드가 안된다면 nvidia를 재설치 해보세요

 

 

3. cuda 설치

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.2.0/local_installers/cuda_12.2.0_535.54.03_linux.run

 

 

 

Continue 선택

 

 

accept 선택

 

 

Install , CUDA toolkit 선택

• X 표시 한 것만 설치 됨.
• CUDA Toolkit 12.2만 설치
• 중복 설치하면 failed 됨

 

 

cuda linux run을 통해 cuda 실행했는데 install failed 됨. 

너무 많이 설치해서 그럼 (중복 설치 xxx) >> 위 그림과 같이 toolkit만 설치하면 됨

sudo sh cuda_12.2.0_535.54.03_linux.run

 

 

nvcc(NVIDIA CUDA Compiler) 버전 확인

nvcc를 못 찾음 >> 환경변수(시스템에서) 및 파일 명(vi를 통해) 수정

nvcc -V

 

 

 

nvcc가 안되어서 bashrc를 수정

vi ~/.bashrc
source ~/.bashrc

 

 

 

환경변수에 입력한 파일명과 bashrc의 내용이 동일해야됨.

PATH=/user/local/cuda/bin:$PATH 를 PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH 로 바꿈

user > usr

export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH

 

 

위 문제를 해결했더니 아래 nvcc를 잘 찾음

 

 

 

4. 아나콘다 설치

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.0.-Linux-x86_64.sh

 

 

 

5. 가상환경에 pytorch 설치

pip install torch--2.1.0+cu122 torchvision==0.15.0+cu122 torchaudio==2.1.0

 

 

 

6. tensorflow 설치

pip install tensorflow[and-cuda]

 

 

 

GPU로 tensorflow 및 pytorch 되는지 확인