CUDA 및 cuDNN 설치 및 제거방법

Tensorflow 및 Pytorch을 위한 

CUDA 및 cuDNN 설치 및 제거

딥러닝 모델 학습을 위해 tensorflow 및 pytorch의 gpu버전을 사용하기 위해선 CUDA 및 cuDNN 설치가 필요합니다.

아래와 같이 tensorflow 버전별로 알맞은 CUDA 및 cuDNN버전이 있습니다. 이번 포스트에서는 CUDA 8, cuDNN 6 버전을 기준으로 설치를 합니다.

Linux GPU

 

1. (생략가능) 기존 설치된 CUDA 제거

만약 다른 버전의 CUDA, cuDNN을 설치하기 위해 기존 버전을 제거하셔야 된다면 아래 방법대로 하시면 됩니다.

아래 명령어를 순차적으로 입력하여 기존 버전을 제거해 주시면 됩니다. 이 때 cuDNN도 함께 제거되니 이를 위한 별도의 작업은 안해주셔도 됩니다.

1-1. CUDA 제거

sudo apt-get --purge remove 'cuda*'
sudo apt-get autoremove --purge 'cuda*' 

1-2. CUDA 폴더 제거

sudo rm -rf /usr/local/cuda-8.0
sudo rm -rf /usr/local/cuda

2. CUDA 설치

2-1. CUDA run파일 다운로드

https://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-download-archive

위 홈페이지에서 CUDA를 설치해줍니다. 

현재 자신의 사양을 선택하도록 되어있는데, 아래 명령어를 이용하면 architecture 등의 정보를 얻을 수

 있습니다.

uname -a

ex) #46~16.04.1-Ubuntu SMP Fri Dec 7 13:31:08 UTC 2018 x86_64 x86_64 x86_64 GNU

    /Linux

2-2. CUDA 설치

"~~.run" 파일을 다운로드 한 후에는 아래 sh 명령어로 설치를 진행합니다.

sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run

명령어를 실행하면 각종 설정을 하는 질문이 나오는데, 아래와 같이 하시면 됩니다.

----- 옵션 설정 ------ 

accept/decline/quit: accept

Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver ~~~ 그래픽 드라이버 설치했으면 n, 해야한다면 y
(y)es/(n)o/(q)uit: n

Install the CUDA 8.0 Toolkit? CUDA 설치해야하므로 y
(y)es/(n)o/(q)uit: y

Enter Toolkit Location  [ default is /usr/local/cuda-8.0 ]:엔터 치면 default로 자동설정

Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?

(y)es/(n)o/(q)uit: y

Install the CUDA 8.0 Samples?

(y)es/(n)o/(q)uit: y

Enter CUDA Samples Location  [ default is /home/사용자 이름 ]:엔터 치면 default 자동설정

2-3. 설치 경로 설정.

~/.bashrc로 들어가서 파일 제일 아래에 export~~~ 부분을 추가해주시면 됩니다. 

빨갛게 cuda-9.0으로 된 부분은 자기가 설치하신 버전에 맞게 적어주시면 됩니다.

혹시 설치 폴더명을 바꾸었는데 기억이 안나신다면 /usr/local 에 가서 ls로 디렉토리를 확인 할 수 있습니다. 

vi ~/.bashrc 

exportPATH=/usr/local/cuda-9.0/bin${PATH:+:${PATH}} 
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0

        /lib64\${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

source ~/.bashrc 
nvcc --version

2-4. 설치 완료후 확인.

설치가 제대로 되었는지 아래 명령어를 통해 확인 할 수 있습니다.

nvcc --version

ex)

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2016 NVIDIA Corporation
Built on Tue_Jan_10_13:22:03_CST_2017
Cuda compilation tools, release 8.0, V8.0.61
  

3. cuDNN 설치

3-1. cuDNN 다운로드

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

앞서 본 tensorflow table에서 자신이 정한 CUDA 버전에 맞는 cuDNN 설치 파일을 다운로드 

하시면 됩니다.

3-2. cuDNN 설치

아래 순서대로 다운로드 받은 cuDNN 압축파일을 풀어서 설정해줍니다.

sudo tar -xzvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.0.tgz 
cd cuda
sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2


마지막 줄을 실행하면 아럐와 같이 MAJOR에 cuDNN 버전을 확인 할 수 있습니다.