[ML][Windows 11] CUDA, cuDNN 설치

이 글은 NVIDIA 그래픽카드를 기준으로 작성되었음을 알립니다.

라데온 그래픽카드를 통한 머신러닝은 따로 다룰 예정입니다.

0. 자신의 GPU 확인

https://ko.wikipedia.org/wiki/CUDA

CUDA - 위키백과, 우리 모두의 백과사전

해당 링크 참고하셔서 "지원 GPU" 챕터 확인 하시면 본인 GPU에 맞는 연산 능력 란을 확인합니다.

자세한 방법은 다음 그림에서 설명하겠습니다.

 

예시로 제가 사용하는 GPU는 RTX 2060 입니다. 해당 GPU는 7.5의 Compute capability (version)에 해당합니다.

두번째 그림에서 빨간 박스는 7.5 버전이 사용할 수 있는 SDK version을 알려줍니다.

해당 표를 참고하면 10.0~12.0 까지의 CUDA SDK version을 사용할 수 있음을 확인 가능합니다.

 

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1. CUDA 설치하기

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

CUDA Toolkit 11.7 Downloads

우선, 해당 링크를 통해 CUDA Toolkit을 받을 수 있습니다.

 

해당 링크로 접속 시, 현 상황에 맞는 버전으로 자동으로 연결되는 듯 합니다.

주인장의 실제 화면입니다. 순서대로 os는 Windows, 아키텍쳐는 x86, GPU의 적정 버전은 10 이상이므로 모두 동일합니다.

이때 마지막 target_version=10은 버전 10 이상 중 최신 CUDA Toolkit으로 자동 연결되는 듯 합니다. 특정 버전이 필요할 경우 CUDA EULA 링크를 통해 다운로드 가능합니다.

2023.06.02 기준 target version 10 이상 최신 버전은 12.1 버전인듯 합니다.

 

 

순서대로 옵션을 선택하시면 됩니다. 이때 Installer Type은 되도록 exe(local)로 진행하시는게 좋습니다.

local은 설치에 필요한 모든 파일을 exe 형태로 제공합니다.

network 타입은 최소한의 파일을 제공한 뒤, 네트워크를 통해 설치하는 것이므로, local 타입보다 오류 발생 가능성이 높습니다.

 

설치 과정은 스킵하도록 하겠습니다.

 

*주의*

CUDA Toolkit 설치시 설치 경로는 기본 경로로 진행합니다.

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v버전

해당 경로는 다음 챕터 cuDNN 설치를 위해 기억할 필요가 있습니다.

 

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2. cuDNN 설치

우선 NVIDIA 아이디가 필요합니다. 

https://developer.nvidia.com

NVIDIA Developer

해당 링크를 통해 접속 후, 우측 상단 Join 탭을 통해 가입 후 다음 링크로 진행 하시면 됩니다.

 

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

Log in

해당 링크를 통해 다운로드를 진행합니다.

 

주인장은 CUDA 11.8 버전을 사용하므로 cuDNN v8.9.1을 설치했습니다.

 

(좌) CUDA Toolkit 경로 : C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v버전

(우) cuDNN 압축파일 내 파일들

 

다운받은 cuDNN내 bin, include, lib 디렉토리들을 CUDA Toolkit이 있는 경로로 복사해줍니다.

(cuDNN의 파일들을 CUDA 파일들과 함께 보관함으로서, 환경변수를 통해 CUDA를 불러올 때 cuDNN의 파일을 같이 불러올 수 있습니다.)

 

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3. 환경 변수 확인

거의 다 됐습니다.

마지막으로 CUDA를 활용하기 위해 PATH를 확인해야합니다.

CUDA를 설치 시, 기본적으로 windows의 환경 변수 (PATH)에 등록이 되나

확인을 위해 해당 과정을 진행합니다.

 

 

해당 사진에는 11.5와 11.8이 같이 있는데, 이는 주인장이 두 버전을 사용하고 있어서 그렇습니다.. 

보고 계신 여러분에게는 "CUDA_PATH"와 "CUDA_PATH_V버전" 이렇게 두 개만 떠야 정상입니다.

 

마지막으로 powershell 혹은 cmd를 통해 다음 명령을 실행 시켜 CUDA가 정상적으로 설치 되었는지 확인합니다.

nvcc --version

 

 

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수고하셨습니다.

 

다음 게시글을 통해 텐서플로우와 파이토치를 설치하는 방법에 대해 다루도록 하겠습니다.

 

[텐서플로우 설치]

https://lonaru-burnout.tistory.com/17 

[DL][Windows 11] 윈도우 텐서플로우 (TensorFlow) 설치

[파이토치 설치]

https://lonaru-burnout.tistory.com/18

[DL][Windows 11] 윈도우 파이토치 (PyTorch) 설치