Ubuntu18.04 에서 Cuda10.1 & cuDNN7.6.5 설치

Cuda를 설치하면 그래픽카드 드라이버가 함께 설치되므로 linux 처음 설치 후 같이 설치하면 편하다.
Cuda는 버전호환이 안되서 실패하는 경우가 종종 발생한다. 버전에 주의하자

환경

1. Linux Ubuntu 18.04 LTS + x86_64
2. GTX2080

준비물

• CUDA 10.1 다운받기
  https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-base?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1804&target_type=deblocal 들어가서 적당한 deb 파일을 다운받는다.

• cuDNN 7.6.5 다운받기
  https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download 들어가서 런타임 라이브러리를 다운받는다. 직접 Cuda 프로그래밍을 한다면 다른 버전을 다운받아야 하는 것 같다.

설치

CUDA 설치

다운로드 폴더에서 터미널 실행하여 다음 명령어 실행(Cuda 홈페이지 안내 되어 있는대로..) 여기서 version은 dkpg 명령어 실행 후 나오는 맨 마지막 안내 문구를 따라 채워 넣는다.

$ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804-10-1-local-10.1.105-418.39_1.0-1_amd64.deb
$ sudo apt-key add /var/cuda-repo-<version>/7fa2af80.pub
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install cuda

CUDA 환경설정

1. 파일 열기

$sudo gedit ~/.profile

1. 환경설정
   맨 마지막에 다음 두 줄 추가 실제 저 경로가 있는지 확인해보자.

export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

1. 환경설정 저장

$source ~/.profile

1. 확인

$nvcc -V
$nvidia-smi

cuDNN 설치

1. dpkg 명령어로 설치한다
   만약 cuDNN을 런타임라이브러리가 아니라, cuDNN Library for Linux를 다운 받았을 경우 윈도우 설치할 때와 마찬가지로 직접 헤더파일과 라이브러리들을 cuda 폴더로 옮겨야 한다 (참고 https://blog.nerdfactory.ai/2019/07/25/how-to-install-tensorflow-gpu-in-ubuntu16.04-copy.html)

sudo dpkg -i libcudnn7_7.6.5.32-1+cuda10.1_amd64.deb

1. 확인

$from tensorflow.python.client import device_lib
$device_lib.list_local_devices()