[딥러닝] 우분투에서 CUDA 설정 & Pytorch 설치

경험상 Pytorch는 버전에 민감하다.

 

특정 버전의 Pytorch를 사용하기 위해 신중한 CUDA 버전 선택이 요구될 수 있다.

 

이번 글에서는 우분투 20.04에서

여러 CUDA 버전을 다운받아 그 중 한 경로를 설정하고

호환되는 Pytorch를 설치하는 방법에 대해 설명하겠다.

 

 

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1. CUDA 설치

 

자신이 설치하고자 하는 Pytorch 버전에 호환되는 CUDA 버전을 확인한다.

https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

PyTorch

물론 해당 CUDA 버전이 그래픽 드라이버와 호환되는지도 확인해야 한다.

CUDA Toolkit and Corresponding Driver Versions

Release Notes :: CUDA Toolkit Documentation

 

호환성 확인 후 NVIDIA 홈페이지에서 CUDA를 다운받는다.

https://www.nvidia.co.kr/Download/index.aspx?lang=kr

Download the latest official NVIDIA drivers

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

CUDA Toolkit Archive

 

 

2. CUDA 경로 설정

 

여러 버전의 CUDA를 다른 이름의 경로로 설치해두고

그 중 사용하고자 하는 경로를 .bashrc 파일에 입력하여 설정할 수 있다.

(참고: Shell의 개념, bashrc의 개념)

 

먼저 에디터로 .bashrc (또는 .profile) 파일을 열고

$ vim ~/.bashrc

 

CUDA 경로에 맞게 아래와 같이 추가한다.

(이 경우 경로가 /usr/local/cuda-11.1이지만 본인에 맞게 수정하면 된다.)

export PATH=/usr/local/cuda-11.1/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

 

수정된 내용을 아래 명령어로 적용시킨다.

$ source ~/.bashrc

 

nvcc -V 또는 nvcc --version 명령어를 통해 CUDA 설정을 확인한다.

$ nvcc -V

 

 

3. Pytorch 설치

• 최신 버전

https://pytorch.org/get-started/locally/

PyTorch

 

• 이전 버전

https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

PyTorch

 

자신이 설치하고자 하는 pytorch 버전을 찾아

해당 명령어를 복사하여 명령창에 입력하여 설치한다.

 

이전 버전들의 경우

conda로 설치하는 경우와 wheel(pip)로 설치하는 경우가 있는데

pip는 Python 라이브러리만 지원하고

conda는 Python을 비롯한 C/C++, Fortran 등 또한 지원한다.