[CUDA] CUDA 사용하기2 (설치 및 사용) - pycharm

CUDA 사용하기 1로 버전을 확인하셨다면 이번 글에서는 실제 필요한 파일 설치 및 사용에 대해 설명하겠다. 

 

1. CUDA 설치 

앞서 확인된 cuda 버전을 먼저 설치하자. CUDA 설치하는 홈페이지는 다음과 같다. 

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

CUDA Toolkit 11.3 Update 1 Downloads

해당 링크를 누르면 아래와 같은 화면에 마주하고 파란 부분의 버전을 cuda와 맞춰주면 된다.

본인에게 맞는 cuda 버전과 cudnn 버전을 모르겠다면 밑의 링크를 눌러 따라하고 이 글로 넘어오길 바란다.  

https://comgenie.tistory.com/34

[CUDA] CUDA 사용하기1 (버전 확인) - pycharm

 

이후 아래와 같은 홈페이지로 들어가게 되고 이제 본인의 환경을 선택해 다운을 진행하면 된다. 

필자는 윈도우10에서 사용하기 때문에 위와 같이 진행을 하였고 마지막에 있는 exe는 local의 경우 파일을 미리 다 다운해 설치를 하는 것이고 network는 실행파일만 다운 받고 설치파일을 인터넷을 이용해 다운하는? 그런 차이인 것 같은데 크게 문제될 것은 없으니 마음에 드는 것으로 진행하자. 

 

다음과 같은 실행파일이 다운되었을 것이고 이를 실행하자 

 

위와 같이 CUDA Setup이 진행될 것이다. 

Setup이 끝나고 시스템 검사도 끝나면 다음과 같이 마주하게 될 것이고 동의 및 계속을 눌러 진행해주면 된다. 

 

이후에 따로 건들일만한 내용은 없는 것 같다. 설치 옵션에서 다른 설정이 필요하신 분은 사용자 정의 설치를 눌러 설치를 진행하면 될 것이다. 

이후에 나오는 화면도 체크하고 설치를 진행하면 된다. 

정상적으로 설치가 되었고 닫기를 눌러 종료하면 된다. 

 

2. cuDNN 설치

이제 cuDNN을 설치해보자. 다운 링크는 다음과 같다. 

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

cuDNN Archive

해당 링크로 이동하면 아래와 같이 나오게 된다. 

이 중에 앞서 확인했던 cuDNN버전을 확인하고 다운을 진행하면 된다. 물론 CUDA 버전도 확인해줘야한다. 

위와 같이 나오게 되고 윈도우 환경이므로 위에서 3번째에 있는 Windows를 클릭해 진행하면 된다. 

이 때 위와 같이 cuDNN은 바로 다운이 불가능 하고 로그인 하라는 화면이 나올 것이다. 

 

아이디가 없는 경우 Join now를 통해 가입을 하고 로그인을 해주고 똑같은 방식으로 진행하면 된다. 참고로 추가 비용이나 결제를 진행해야하는 것은 없고 구글 계정 연동이 가능하기 때문에 이를 통해 진행하면 빠를 것 같다. 

 

다운을 하면 아래와 같이 압축파일이 생길 것이고 압축을 풀어 cuda 폴더를 확인해보자.

위와 같이 나와야한다. 모든 파일을 복사해두고 아까 설치한 cuda 폴더를 찾아보자.

default로 진행한 경우 아마도 C:\Program Files 폴더 안에 NVIDIA GPU Computing Toolkit라는 이름이 존재할 것이다.

 

이를 클릭해 쭉 들어가면 아래와 같이 나오게 되고 이 폴더에 복사를 진행하면 된다. 

(예: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1) >> 예시일뿐 경로와 버전등은 다를 수 있습니다. 

아마 이미 있는 파일? 이름이라고 문구가 뜰 것인데 덮어쓰기로 모두 진행해주면 된다. 

 

3. 설치 확인하기 

모든 설치가 끝났으니 정상적으로 설치가 되었는지 확인을 해보자. 

 

파이참을 위해서 쓰는 글이니 파이참 기준으로 확인을 해보겠다. 파이참을 실행하면 하단에 Python Console 이라는 부분이 있을 것이다. 

이를 눌러 torch를 임포트 하고 torch에서 cuda가 사용가능 한 것인지 확인해준다. 

명령어 >> import torch 

torch.cuda.is_available()

 

했을 때 아래와 같이 True가 나오면 정상적으로 설치가 진행되어 torch에서 cuda 사용이 가능함을 알 수 있다. 

ㄴㅇㅅ! cuda 사용가능하다!