[CUDA] CUDA 사용하기1 (버전 확인) - pycharm

본 글은 파이참에서 cuda를 사용하기 위한 선행 작업으로 필자의 버전에 맞는 것으로 진행했다. 

 

위의 그래픽카드와 nvidia 드라이버를 사용했으며 이는 사람마다 다르기 때문에 본 글에 첨부되어있는 버전 확인 방법 등을 참고하여 진행하면 될 것이다. 

 

버전 -

cuda 11.1    
cuda toolkit 11.1
cudnn  8.0.5

 

Pytorch의 경우, 버전만 호환된다면 실행이 가능하고 Tensorflow의 경우 특정 버전에 맞는 cuda와 cuDNN을 설치해주어야 한다고 한다. 

 

해당 글은 파이참 & Pytorch를 기준으로 설명한다. 

 

1. 호환 버전 확인하기 

설치에 앞서, 자신에게 맞는 CUDA와 cuDNN을 찾아보자.

https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/support-matrix/index.html

Support Matrix :: NVIDIA Deep Learning cuDNN Documentation

홈페이지에 들어가게 되면 위와 같이 나오는데 빨간 사각형 부분이 cuDNN의 버전이며, 이에 맞는 CUDA 버전은 파란 사각형이다.

 

추가적으로 그래픽 드라이버의 버전을 확인해주어야 하는데 cuda나 cudnn과 다르게 그래픽 드라이버는 보통 업데이트를 하더라도 함수 변경이 심하거나 잘 되지 않아 우선은 신경쓰지 않아도 되는 부분같다. 만약 설치를 완벽히 따라했고 문제가 없음에도 되지 않는다면 이를 체크해보는 것을 추천한다. 

 

여기서 이외에도 확인을 해주어야 할 부분이 CUDA Compute Capability인데 해당 스펙이 되어야 cuDNN을 사용할 수 있음을 뜻한다. 아래의 사진에서 확인할 수 있듯이 cuda 11버전과 cuDNN 8.2.0이상을 사용하기 위해서는 3.5 이상이 되어야 함을 볼 수 있다. 또한, 자신의 gpu스펙은 초록 사각형 부분을 클릭하면 확인할 수 있다. 

 

링크를 누르면 아래와 같은 화면을 마주할 수 있고 일반적으로는 GeForce and TITAN ~ 이 부분을 누르면 사용하고 있는 제품의 Compute Capability를 확인할 수 있을 것이다. 

일반적인 사용자들이 사용하는 rtx 시리즈 목록을 확인할 수 있다. 

본격적인 CUDA 설치 및 사용은 다음 글에서 설명하도록 하겠다.