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Development/Anaconda

[Anaconda]anaconda3, Cuda, cuDNN 설치

by shuka 2021. 8. 15.
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 Anaconda3 설치

anaconda 가상환경에서 pytorch를 설치하기 위해 우선 밑의 3가지를 설치한다.

  • anaconda3
  • Cuda
  • cudnn

 

anaconda3는 밑의 링크로 들어가서 Anaconda-( ).sh 파일을 다운로드한다.

https://www.anaconda.com/products/individual

 

Anaconda | Individual Edition

Anaconda's open-source Individual Edition is the easiest way to perform Python/R data science and machine learning on a single machine.

www.anaconda.com

 

 

처음 다운로드해서 생긴 sh파일은 권한을 바꿔줘야 설치를 진행할 수 있다.

나는 보통 이런 설치 파일은 설치하고 나면 지워버리기 때문에 모든 권한을 전부 준다는 의미인 777로 해서 바꿔주고 설치한다.

 

$ ls -l
  -rw-rw-r-- 1 test test 570853747  8월 15 13:47 Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh

$ chmod 777 Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh

$ ls -l
  -rwxrwxrwx 1 test test 570853747  8월 15 13:47 Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh

 

권한 변경이 완료되면 ./Anaconda-( ).sh를 하면 anaconda3 설치가 시작된다.

 

 

 

Cuda 설치

Cuda는 밑의 링크에 들어가서 원하는 설치 방법을 클릭하면 설치 방법도 알려줘서 terminal에 알려주는 방법을 복사 붙여 넣기 하면 된다.

 

만약 Ubuntu버전과 cuda버전이 다르다면 홈페이지에 들어가서 명령어 복붙하면 된다.

 

https://developer.nvidia.com/cuda-10.2-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1604&target_type=deblocal

 

CUDA Toolkit 10.2 Download

Select Target Platform Click on the green buttons that describe your target platform. Only supported platforms will be shown. Operating System Architecture Distribution Version Installer Type Do you want to cross-compile? Yes No Select Host Platform Click

developer.nvidia.com

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/cuda-ubuntu1604.pin
sudo mv cuda-ubuntu1604.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.2/Prod/local_installers/cuda-repo-ubuntu1604-10-2-local-10.2.89-440.33.01_1.0-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-10-2-local-10.2.89-440.33.01_1.0-1_amd64.deb
sudo apt-key add /var/cuda-repo-10-2-local-10.2.89-440.33.01/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda

 

 

여기까지 설치하면 /usr/local/폴더에는 cuda-10.2가 생성되고, terminal에서 nvcc --version을 하면 설치된 cuda 버전을 확인할 수 있다.

 

만약 nvcc --version을 했을 때 오류가 날 경우 ~/.bashrc 맨 밑에 다음과 같이 추가해 준다.

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-10.2
export PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64:${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

 

cuDNN 설치

cudnn은 Nvidia cudnn 다운로드하는 홈페이지에 들어가서 위에서 설치한 cuda버전에 맞춰서 다운로드하면 되는데 나는 보통 cudnn은 cuDNN Library for Linux[x86]로 받는다.

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

 

cuDNN Archive

NVIDIA cuDNN is a GPU-accelerated library of primitives for deep neural networks.

developer.nvidia.com

 

 

cuDNN Library for Linux[x86]으로 받으면 cudnn-(cuda버전)-linux-x64-(cudnn버전).tgz파일이 받아지는 압축을 풀면 include와 lib폴더가 들어있다.

 

 

해당 폴더의 파일들을 위에 받았던 cuda-10.2 파일에 복사하면 cudnn 설치는 끝이다.

sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-10.2/lib64/
sudo cp cuda/include/* /usr/local/cuda-10.2/include/

sudo chmod a+r /usr/local/cuda-10.2/include/cudnn* /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

 

 

cudnn가 설치되어 있는 버전을 확인하기 위한 명령어이다.

cudnn8보다 낮을 경우
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2


cudnn8일 경우 
cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

 

 

 

 

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