Window GPU 환경 구축하기/ CUDA, cuDNN 설치

1. GPU 모델 확인 : GPU 모델에 따라 설치해야되는 CUDA, cuDNN이 다르기 때문에 GPU 모델 확인 필요

장치관리자 > 디스플레이 어댑터 > GPU 모델 확인 : NVIDIA TITAN Xp

장치관리자 인터페이스

 

 

2. CUDA 설치 전, NVIDIA 그래픽 드라이버 설치

구글 검색 창에 'nvidia 그래픽 드라이버' 검색 > https://www.nvidia.co.kr/Download/index.aspx?lang=kr (공식드라이버 -NVIDIA) 홈페이지 접속 > 자신의 NVIDIA 제품에 맞는 드라이버 검색 후 다운로드 진행

 

 

 

3. CUDA Archive, cnDNN Archive, tensorflow 공식 홈페이지, pytorch 공식 홈페이지 열어놓기

 

3.1 tensorflow 홈페이지에서 CUDA 버전 확인

tensorflow_gpu-2.3.0 에서 요구하는 CUDA 10.1 버전을 설치

 

3.2 CUDA 설치하기 (https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive)

CUDA Toolkit 10.1 설치

* 참고) CUDA 사용자 정의 설치 옵션에서 CUDA만 선택 (드라이버, experience etc. 체크 해제)

3.3 cuDNN 설치하기(https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive)

CUDA 10.1버전에 맞는 cuDNN v7.3.0 설치

CUDA, cuDNN 설치 완료 후, 각 파일이 저장된 폴더 열기

> cuDNN 폴더/bin 안에 있는 파일 이동       ----->  CUDA/bin 폴더

> cuDNN 폴더/include 안에 있는 파일 이동  ----->  CUDA/include 폴더

> cuDNN 폴더/lib/x64 안에 있는 파일 이동   ----->  CUDA/lib/x64 폴더

 

4. 환경 변수 설정

시스템 환경 변수 편집 > 고급 > 환경 변수 > 사용자 변수 편집 > 새로 만들기

아래의 경로를 추가해준다. 

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\extras\CUPTI\lib64
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\include

환경 변수 편집창

 

*참고) 위의 과정 진행 후 컴퓨터 다시 시작