[ 개발 환경 설정 ] Windows 10 에 CUDA를 설치해보자!

아! 입사 첫 주라 설정해줄 것이 정말 징글징글하게 많다!

전 게시물이 conda + vscode 였다면, 이번엔 CUDA + Torch다!

conda 설정 및 python 개발 환경 구축 : link

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1. 내 GPU 확인

어렵지 않다.

우선 시작 메뉴 옆의 검색창에서 장치 관리자를 검색한 뒤, 디스플레이 어댑터를 확인한다.

아하, 이 컴퓨터에 달린 그래픽 카드는 GTX 1660이구나.

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

위의 주소에서 본인의 그래픽 카드명을 검색해보면

순서대로 Compute Capability, Micro-Architecture, GPU, GeForce, Quadro/NVS, Tesla, Tegra.. 라고 한다.

내 그래픽 카드의 Compute Capability가 7.5임을 알 수 있다.

https://en.wikipedia.org/wiki/CUDA#GPUs_supported

에 접속 후, 본인의 GPU의 Compute Capability에 맞는 CUDA SDK 버전을 확인.

GTX 1660의 Compute Capability는 7.5이니 여기에 맞는 CUDA11.1을 사용하도록 하겠다.

2. CUDA 설치

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10

위 링크로 들어가 본인의 환경에 맞게 옵션을 선택한다.

윈도우10, 쿠다11.1, exe

그러면 설치 파일을 다운 받을 수 있는 버튼, 혹은 링크가 등장하니 이를 설치! 동의, 예~~

설치 완!

3. cuDNN 설치

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download#a-collapse714-92

위 링크에 접속해 NVIDIA developer 에 가입.

가입 후 설치를 시도하면

내가 가진 CUDA에 맞춰 추천을 해주는 건지, 최신 버전이라 추천을 해주는 것인지는 모르겠지만 11.5가 바로 추천돼있으니 이를 다운 받는다.

그럼 요렇게 폴더가 생기는 것을 확인할 수 있는데, bin, include, lib 안의 파일들을 각각 앞서 설치한 CUDA의 경로에 알맞은 위치에 넣어주어야 한다.

알맞은 경로는 환경 변수에서 확인할 수 있는데,

CUDA 환경변수

CUDA_PATH, CUDA_PATH_V11_5 의 변수 값에 지정된 경로의 bin, include, lib 에 cudnn의 파일들을 맞게 넣어주면 된다.

4. Torch 설치

Pytorch 공홈 설치 옵션

알맞게 옵션을 지정해준 뒤, 명령어를 그대로 실행.

했는데, torch 에서 cuda를 못 잡는 경우가 있다.

이런 경우, 환경 변수에서
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.5\libnvvp
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.5\bin

을 추가해주고, 리부트하면 잘 잡힌다.

 

짝짝짝

References

https://mickael-k.tistory.com/17

https://mickael-k.tistory.com/18