[인공지능] Windows(윈도우) CUDA, cuDNN 설치방법

참조


1. 현재 그래픽카드 버전 정보

  • 현재 제 개인PC 그래픽카드 버전은 NVIDIA GeForce GTX 1050 Ti 입니다.

2. TensorFlow 버전

  • 현재 설치된 TensorFlow 버전은 2.8.0 입니다.
  • TensorFlow 2.8.0 을 GPU로 돌리기 위해 CUDA, cuDNN 버전은 다음과 같이 요구됩니다.
    • CUDA : 11.2
    • cuDNN : 8.1

3. CUDA SDK 버전 설정

  • NVIDIA GeForce GTX 1050 Ti 의 CUDA 성능은 6.1 입니다.
  • CUDA capability 가 6.1 이기 때문에, 가장 최신 버전인 CUDA SDK 11.6 를 설치 할 수 있습니다.

4. cuDNN 버전 설정

  • cuDNN은 8.1 버전으로 설치 합니다.

5. CUDA 설치

  • CUDA 설치는 다음 링크를 통해서 설치를 진행할 수 있습니다.
  • CUDA Download
  • 위 링크에 접속해서 Select Target Platform 메뉴에서 Windows -> x86_64 -> 10 -> exe(local) 순서로 설정하였습니다.

Installer Type 에서는 network는 인터넷을 통해 여러번 다운받는 것이고, Local은 한번에 받는 것입니다. 인터넷 문제가 없다면 Local로 받습니다.


5.1. CUDA 설치 진행


5.2. CUDA 설치 경로

  • CUDA 설치는 Default 경로로 지정하였고 해당 경로는 다음과 같습니다.
  • 경로 : C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6


5.3. 환경 변수 추가 확인

  • CUDA 를 설치하고 나면 환경 변수 등록은 자동으로 됩니다.
  • 설치되는 경로는 바꾸지 않는 게 좋습니다.
  • CUDA는 여러가지 버전을 다양하게 설치해서 사용할 수 있습니다.
  • 환경 변수 관리만 잘하면 다양한 버전을 사용해 볼 수 있습니다.
  • 다음과 같이 환경 변수 등록이 정상적으로 되었는지 확인합니다.

5.3.1. 시작 - 찾기 - 시스템 환경 변수 편집 실행

  • 시스템 환경 변수 편집을 실행합니다.


5.3.2. 환경 변수 버튼 클릭

  • 환경 변수 버튼을 클릭합니다.


5.3.3. CUDA 경로 확인

  • 다음과 같이 CUDA_PATH와 CUDA_PATH_V11_6 에 경로가 정상적으로 등록이 되어 있는 것을 확인할 수 있습니다.


6. cuDNN 설치

6.1. cuDNN 다운로드

  • CUDA 버전에 맞는 cuDNN을 설치합니다.
  • 저는 CUDA 11.6 이기에 cuDNN v8.3.2 로 설치하였습니다.


6.2. OS 설정

  • 본인 환경에 맞는 OS 설정합니다.


6.3. 다운로드 완료

  • 다운로드가 완료 되면 압축을 해제합니다.
  • 그리고 해당 파일에 들어가게 되면 bin, include, lib 폴더가 있는 것을 확인할 수 있습니다.


6.4. 경로 이동

  • 앞서 CUDA 파일이 있는 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6 경로에 다시 갑니다.
  • 그리고 bin, include, lib 폴더를 cuDNN 에서 설치한 bin, include, lib 폴더안에 내용을 추가합니다.
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