[CUDA] 머신러닝 환경 구축(NVIDIA 드라이버 설치 등)

이전에 cuda사용해서 머신러닝 돌린것같은데, 오랜만에 머신러닝 돌릴려고 'nvidia-smi' 으로 확인해보니깐..

나한테 왜그래.. 도와줘요 ChatGPT.

nvidia-smi 명령어에서 Failed to initialize NVML: Driver/library version mismatch 오류가 발생하는 경우, NVIDIA 드라이버와 라이브러리 버전이 일치하지 않기 때문입니다. 이를 해결하기 위해 드라이버와 라이브러리를 일치시키는 과정이 필요합니다

 

0. 환경구성

- os : Ubuntu 20.04.6 LTS

- gpu : GeForce GTX 1080 Ti

1. NVIDIA 드라이버 제거

먼저, 기존의 NVIDIA 드라이버를 제거

sudo apt-get purge nvidia-*
sudo apt-get autoremove
sudo apt-get autoclean

### 시스템 재부팅
sudo reboot

 

2. NVIDIA 드라이버 설치

NVIDIA의 공식 웹사이트에서 GPU에 맞는 최신 드라이버를 다운로드진행.

NVIDIA 드라이버 다운로드 페이지에서 GPU 모델과 운영체제에 맞는 드라이버를 선택하고 다운로드

 

필자는  GeForce GTX 1080 Ti 에 맞춰 드라이버 다운로드 진행했음

다운로드 후, 드라이버를 설치합니다. 터미널에서 다음 명령어를 사용합니다 (파일 이름은 다운로드한 파일 이름으로 변경).

## 자신이 다운로드한 파일명 입력
sudo bash NVIDIA-Linux-x86_64-<driver-version>.run

 

3. CUDA 및 cuDNN 설치

NVIDIA 드라이버를 설치한 후, CUDA 및 cuDNN을 설치진행

 

CUDA 설치

 

• CUDA Toolkit 다운로드 페이지에서 운영체제에 맞는 버전을 다운로드합니다.
• 다운로드한 .deb 파일을 설치합니다.

 

필자는 Ubuntu 20.04.6 LTS 환경에 맞게 선택하면, 아래에 bash 명령어가 있음

 

 

하나하나 복붙해가면서 설치 진행

 

cuDNN 설치

 

• cuDNN 다운로드 페이지에서 CUDA 버전에 맞는 cuDNN 라이브러리를 다운로드합니다.
• 다운로드한 파일의 압축을 풀고, 적절한 디렉토리에 복사합니다.

 

동일하게 선택하면, 아래에 bash 명령어가 있음 복붙해가면서 따라하기

 

 

4. 환경 변수 설정

CUDA와 cuDNN 경로를 환경 변수에 추가합니다.

echo 'export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

5. 재부팅 및  NVIDIA 드라이버 및 CUDA 확인

sudo reboot

## 재부팅 후 NVIDIA 드라이버 및 CUDA 확인
nvidia-smi
nvcc --version

 

 

끗