하드웨어
- NVIDIA GeForce RTX 3090
CUDA 11.4 설치
아래 링크에 접속하여 CUDA Toolkit 11.4를 선택하자.
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
CUDA Toolkit Archive
Previous releases of the CUDA Toolkit, GPU Computing SDK, documentation and developer drivers can be found using the links below. Please select the release you want from the list below, and be sure to check www.nvidia.com/drivers for more recent production
developer.nvidia.com
다음과 같이 자신의 조건에 맞게 선택 후 다운로드 한다.
자세한 설치 방법은 아래 링크 참고하길 바란다.
CUDA Toolkit 11.4 Update 1 Downloads
Resources CUDA Documentation/Release NotesMacOS Tools Training Sample Code Forums Archive of Previous CUDA Releases FAQ Open Source PackagesSubmit a Bug
developer.nvidia.com
여기도 참고
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-quick-start-guide/index.html
환경변수 추가
$ sudo sh -c "echo 'export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-11.4/bin' >> /etc/profile"
$ sudo sh -c "echo 'export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.4/lib64' >> /etc/profile"
$ sudo sh -c "echo 'export CUDADIR=/usr/local/cuda-11.4' >> /etc/profile"
$ source /etc/profile
설치 확인
nvcc -V
cuDNN 8.2.2 설치
아래 링크에 접속 하여 Download cuDNN을 클릭한 후 로그인(or 회원가입).
https://developer.nvidia.com/cudnn
아래 항목을 클릭하여 다운로드
cuDNN Library for Linux (x86_64)
$ cd /mnt/c/users/user/downloads/ (사용자에 따라 다를 수 있음. WSL2 버전이라 C: 이동 시 /mnt/c 로 가는것.)
$ tar xvzf cudnn-11.4-linux-x64-v8.2.2.26.tgz
$ sudo cp cuda-11.4/include/cudnn* /usr/local/cuda/include
$ sudo cp cuda-11.4/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.4/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
그 다음 링크를 다시 걸어줌
$ sudo ln -sf /usr/local/cuda-11.4/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_adv_train.so.8.2.2 /usr/local/cuda-11.4/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_adv_train.so.8
$ sudo ln -sf /usr/local/cuda-11.4/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_ops_infer.so.8.2.2 /usr/local/cuda-11.4/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_ops_infer.so.8
$ sudo ln -sf /usr/local/cuda-11.4/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_cnn_train.so.8.2.2 /usr/local/cuda-11.4/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_cnn_train.so.8
$ sudo ln -sf /usr/local/cuda-11.4/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_adv_infer.so.8.2.2 /usr/local/cuda-11.4/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_adv_infer.so.8
$ sudo ln -sf /usr/local/cuda-11.4/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_ops_train.so.8.2.2 /usr/local/cuda-11.4/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_ops_train.so.8
;
$ sudo ln -sf /usr/local/cuda-11.4/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_cnn_infer.so.8.2.2 /usr/local/cuda-11.4/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_cnn_infer.so.
그다음 새로 추가된 라이브러리를 시스템에서 찾을 수 있도록 하고 루트 디렉토리로 이동.
$ sudo ldconfig
여기서 Error메시지 발생한다면 아래 링크 통해 해결
Linux Cudnn 설치 시 ldconfig.real: libcudnn.so.8 is not a symbolic link
[문제해결] Linux Cudnn 설치 시 ldconfig.real: libcudnn.so.8 is not a symbolic link
아래 링크의 블로그를 보며 Cudnn을 설치 하던 중 오류가 발생하여 해결한 솔루션을 남긴다. https://webnautes.tistory.com/1479 Ubuntu 20.04에 CUDA 11.2, cuDNN 8.1.0, OpenCV 4.5.1 설치 Ubuntu 20.04에 CUDA..
lapina.tistory.com
$ cd
설정이 잘 되었는지 확인
ldconfig -N -v $(sed 's/:/ /' <<< $LD_LIBRARY_PATH) 2>/dev/null | grep libcudnn
오케이 잘되었음.
여기까지입니다.
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