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3. Nvidia CUDA 설치
Nvidia_driver-455.23, CUDA-11.0, CUDNN-8.0.5 설치 문서
$ apt-get install make gcc
$ wget http://rdmkyg.iptime.org/cuda/NVIDIA-Linux-x86_64-455.23.04.run
$ chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-455.23.04.run
$ ./NVIDIA-Linux-x86_64-455.23.04.run -no-x-check
(계속 엔터)
2. Cuda 11.0 설치
$ wget http://rdmkyg.iptime.org/cuda/cuda_11.0.2_450.51.05_linux.run
$ chmod +x cuda_11.0.2_450.51.05_linux.run
$ ./cuda_11.0.2_450.51.05_linux.run
(accept 입력 후 엔터)
(CUDA Toolkit 11.0만 체크하고 커서를 Install 이동 후 엔터)
설치 완료 모습
환경 변수 설정
$ echo -e "\n## CUDA and cuDNN
paths" >> ~/.bashrc
$ echo 'export
PATH=/usr/local/cuda-11.0/bin:${PATH}' >> ~/.bashrc
$ echo 'export
LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.0/lib64:${LD_LIBRARY_PATH}' >> ~/.bashrc
환경변수 적용
$ source ~/.bashrc
3. cudnn 8.0.5 설치
Cudnn library 다운로드 및 압축 해제
$ wget http://rdmkyg.iptime.org/cuda/cudnn-11.0-linux-x64-v8.0.5.39.tgz
$ tar xvzf
cudnn-11.0-linux-x64-v8.0.5.39.tgz
파일 복사 및 권한 설정
$ cp -P cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-11.0/include
$ cp -P cuda/lib64/libcudnn*
/usr/local/cuda-11.0/lib64/
$ chmod a+r
/usr/local/cuda-11.0/lib64/libcudnn*
$ chmod a+r
/usr/local/cuda-11.0/include/cudnn.h
Nvidia 설치 확인 (나는 항상 이 화면을 보았을때 즐겁다.)
$ nvidia-smi
※ cuda 설정이 끝났으면, 원래 계정을 하기 위해서, 터미널을 다시 시작하던지, 아니면, 재부팅 하여야 한다.
4. 파이썬 설치
1. 아나콘다 설치 (root usr로 설치하지 말 것)
$ wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh
$ bash Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh
$ source ~/.bashrc
$ conda install tensorflow-gpu cudatoolkit=10.1
- 주피터 노트북 패스워드
쓰기
$ jupyter notebook --generate-config
$ jupyter notebook password
- 주피터 노트북 연결
$ jupyter notebook
--ip='192.168.0.11'
#
무엇인지는 모르지만 이것을 해야, 문제가 풀린다. (이 사항은 재수 임)
sudo ldconfig /usr/local/cuda/lib64
재부팅 하면 문제가 풀리수도 있다. 이것을 캐쉬화일을 정리하는 것이기 때문이다.
tensorflow를 설치 한다.
$ pip install tensorflow
아래와 같이 주피터 노트북에서 확인 하면 GPU가 붙었다는 것을 알 수 있다.
[name: "/device:CPU:0" device_type: "CPU" memory_limit: 268435456 locality { } incarnation: 154790450606169131, name: "/device:GPU:0" device_type: "GPU" memory_limit: 9508860736 locality { bus_id: 1 links { } } incarnation: 2205237150960495350 physical_device_desc: "device: 0, name: GeForce RTX 3080, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 8.6"]
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