[Ubuntu 세팅] Ubuntu 20.04 CUDA12.2 최신 세팅(24.05 기준 )

일단 본론부터 말하면 여기서 다루는건 다음과 같다.

• NVIDIA driver 535
• CUDA12.2
• cuDNN8.9.6
• Tensorflow2.15.0 (예정)

 

여기서 이 과정이 중요한 것은 서로 버전에 따라 맞춰야만 사용 가능

 

-GPU 확인-

https://en.wikipedia.org/wiki/CUD

 

-TensorFlow 버전 확인-

소스에서 빌드  |  TensorFlow

 

 

1. NVIDIA driver 535 설치

먼저 현재 설치되어있는 드라이버를 확인(터미널 창에 명령어 실행시 확인 가능)

nvidia-smi

 

 저는 현재 driver버전은 535이고 CUDA는 12.2버전을 권장한다는 것을 확인가능

해당 문구는 설치 되어있는 것이 아닌 권장사양을 알려주는 것을 명심하자!!

 

현재 사용중인 GPU로 사용가능한 driver 버전

 

만약 사용하려는 드라이버로 이미 잡혀있다면 바로 아래 과정은 스킵!!

ubuntu-drivers devices

 

 

"Software&update"를 확인해보면 해당 여러 버전의 Driver가 존재하는데 

"Using NVIDIA driver metapackage from nvidia-driver-***"  이렇게 써져있는걸 선택하여 적용 

혹시 모르니 해당 작업이 완료되면 재부팅 한번 해주세요!!

 

 

 

2. CUDA11.2 설치

 

1. 기존 CUDA 삭제

$ sudo rm -rf /usr/local/cuda*

데미안 파일로 설치한 것이 아니라면 해당 명령어로 기존의 CUDA 삭제가능

 

export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-11.0/bin

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.0/lib64

export CUDADIR=/usr/local/cuda-11.0

기존의 쿠다 설정 또한 삭제해주어야한다 위 명령어로 정리

 

2. CUDA 12.2 설치

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

 

위 사이트에서  11.2 버전을 찾아서 들어가면 됩니다.

자신의 현재 버전에 맞게 클릭 후 맨 아래 base installer에 있는 2줄 명령어를 복사해서 실행하면 됩니다.

 

*오류상황1

WARNING: cannot verify developer.download.nvidia.com's certificate, issued by ‘CN=DigiCert TLS RSA SHA256 2020 CA1,O=DigiCert Inc,C=US’:

위 명령어에서 CUDA 폴더를 불러오는게 안된다면 아래 코드를 실행시켜주면 해결이 됩니다. wget 명령어가 실행이 안되는것

echo "check_certificate = off" >> ~/.wgetrc

 

continue 선택

 

 

"accept " 입력 

 

아래 사진은 과거 11.2 세팅시에 사용해던 사진으로 처음 상태에서 Driver 부분만 X를 풀고 "Install" 진행

 

다음 명령어를 통해 CUDA 환경변수 및 설정을 진행합니다.

환경변수에 직접 등록(시스템 전체에서 사용가능 )

$ sudo sh -c "echo 'export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-12.2/bin' >> /etc/profile"

$ sudo sh -c "echo 'export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-12.2/lib64' >> /etc/profile"

$ sudo sh -c "echo 'export CUDADIR=/usr/local/cuda-12.2' >> /etc/profile"

$ source /etc/profile

 

이제 설치된 CUDA확인 해보겠습니다. 

$ nvcc -V

12.2가 표시된다면 마무리가 된 것 입니다.

 

 

3. cuDNN 설치

먼저 NIVIDA DEVELOPER에 가입을 해야 합니다.

 

 

cuDNN v8.9.6은 모두 무시하고 아래 있는 "Archiver cuDNN Releases" 선택

자신의 쿠다 버전에 맞게 선택

cuDNN Library for Linux (x86_64)파일을 받으시면 됩니다.

 

 

다운로드 받은 파일을 압축해제 후 파일을 복사

cd Downloads
tar -xvf <다운 받은cudnn.tar.xz>

sudo cp cudnn-linux-x86_64-8.6.0.23_cuda11-archive/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cudnn-linux-x86_64-8.6.0.23_cuda11-archive/lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

 

sudo ln -sf /usr/local/cuda-11.8/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_adv_infer.so.8.6.0  /usr/local/cuda-11.8/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_adv_infer.so.8

sudo ln -sf /usr/local/cuda-11.8/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_ops_train.so.8.6.0  /usr/local/cuda-11.8/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_ops_train.so.8

sudo ln -sf /usr/local/cuda-11.8/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_cnn_train.so.8.6.0  /usr/local/cuda-11.8/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_cnn_train.so.8

sudo ln -sf /usr/local/cuda-11.8/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_cnn_infer.so.8.6.0 /usr/local/cuda-11.8/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_cnn_infer.so.8

sudo ln -sf /usr/local/cuda-11.8/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_ops_infer.so.8.6.0  /usr/local/cuda-11.8/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_ops_infer.so.8

sudo ln -sf /usr/local/cuda-11.8/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_adv_train.so.8.6.0 /usr/local/cuda-11.8/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_adv_train.so.8

sudo ln -sf /usr/local/cuda-11.8/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn.so.8.6.0  /usr/local/cuda-11.8/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn.so.8

 

아래 명령어 입력시 8.6.0이 보여야합니다.(사진은 8.9.6)

$ ldconfig -N -v $(sed 's/:/ /' <<< $LD_LIBRARY_PATH) 2>/dev/null | grep libcudnn

 

 아래 cat 명령어 줄만 입력했을 때 아래처럼 나오면 설치 완료!!

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

#define CUDNN_MAJOR 8
#define CUDNN_MINOR 9
#define CUDNN_PATCHLEVEL 5
--
#define CUDNN_VERSION (CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL)

/* cannot use constexpr here since this is a C-only file */

 

일단 여기까지가 제가 설치하는 과정을 기록하기 위한 과정이였습니다.