Pytorch 를 위한 Driver 설치

Pytorch 를 위한 Driver 설치

Pytorch 설치 : https://pytorch.org/
(홈페이지 하단의 QUICK START LOCALLY 를 이용하면 편리하게 설치 가능.)
Pytorch 사용을 위해 CUDA 버전이 맞더라도 driver의 버전이 낮아 GPU를 사용하지 못하는 경우가 있다. 다만 정말 driver 문제인지 확인하기 위해 간단하게 GPU 사용가능 여부나 CUDA 버전 확인해보면 좋다.

1. GPU 사용 가능 여부

python
import torch
print(torch.cuda.is_available())

print한 값이 True 면 굳이 driver를 안 바꾸더라도 gpu를 이용할 수 있다.

2. CUDA 버전 확인

위에서 print 한 값이 False 면 CUDA 버전의 문제인지 확인해보자.
python
import torch
print(torch.version.cuda)

이 때 출력되는 CUDA의 버전과 자신이 설치한 CUDA 버전이 정확히 일치해야한다. 만일 일치 하지 않는다면 맞는 CUDA 버전을 설치 하는 것이 좋다.

3. driver 설치

위 과정에서도 GPU 이용이 안되면 driver 표를 보고 알맞은 driver 버전을 설치하여야 한다.

nvidia 홈페이지에 보면 CUDA toolkit에 따른 필요 driver version이 아래와 같이 나와있다.
(https://docs.nvidia.com/deploy/cuda-compatibility/index.html)

 

nvidia-smi

위 명령어를 이용하면 아래와 같은 정보창이 나오는데 그중 "Driver Version"을 확인하면 된다.

 

확인 후 설치해둔 driver 삭제 후 원하는 드라이버를 아래와 같이 설치하면된다. 설치 후 재시작하고 드라이버가 설치 되었는지 확인하면 된다.

sudo apt remove nvidia-driver-(확인한 자신의 버전)

sudo apt install nvidia-driver-(설치하고 싶은 버전)

sudo reboot

설치한 드라이버가 제대로 되었는지 다시 확인해 보면 된다.

nvidia-smi