CUDA+cuDNN 설치 요약

소개

Windows10 환경에서 NVIDIA CUDA Toolkit 및 cuDNN SDK
설치하는 단계를 요약했습니다.

이번에는 Tensorflow 2.1.0에서 작동하는 것을 목표로하기 때문에
설치할 버전은 다음과 같습니다.

CUDA10.1

cuDNNv7.6.5

CUDA 대응 GPU
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tensorflow2.1.0의 GPU 지원 페이지
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Visual Studio 설치

CUDA를 실행하려면 Visual Studio 컴파일러가 필요하기 때문에
넣지 않은 경우에는 사전에 Visual Studio를 설치해 둡시다.
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CUDA10.1의 대응표입니다


설치하는 경우 "C++로 데스크톱 개발"에 체크
옵션으로 “MSVC v142 - VS 2019 C++ x64/x86 빌드 툴”에 체크가
들어 있는지 확인하십시오.

CUDA Toolkit 다운로드

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위에서 CUDA Toolkit을 다운로드하여 설치합니다.
이번에는 CUDA10.1을 다운로드했습니다.

프레임워크 또는 애플리케이션에 따라
대응 버전이 다르므로 반드시 최신 버전을 넣으면 좋다는 것은 아닙니다.

시스템 환경 변수의 PATH가 다음과 같은지 확인


시스템 환경 변수의 CUDA_PATH가 다음과 같은지 확인


시스템 환경 변수 CUDA_PATH_V10_1이 다음과 같은지 확인


설치한 후 PC를 다시 시작하지 않은 경우
여기에서 다시 시작하는 것이 좋습니다.

환경 변수에 PATH를 통과하면 재부팅하지 않으면 적응되지 않을 수 있습니다.
자세한 내용은 환경 변수를 변경한 후 다시 시작해야 하는가?

명령 프롬프트에서 다음을 실행합니다.
PATH가 제대로 통과하는지 확인하십시오.

nvcc -V

cuDNN 설치

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위에서 cuDNN을 다운로드합니다.
다운로드하려면 로그인이 필요하므로 쉽게 계정을 만드십시오.



압축을 풀면 cuDNN의 cuda 폴더의 내용을 모두
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1
에 복사합니다.

마지막으로 시스템 환경 변수에 새롭게

변수 이름 'CUDNN_PATH'
값 "C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1"

를 추가합니다.



여기에서도 다시 시작하는 것이 좋습니다.

그런 다음 명령 프롬프트에서 다음을 실행하여 오류가 없는지 확인하십시오.

where cudnn64_7.dll

Tensorflow에서 동작 확인

이번, Tensorflow2.1.0에서의 사용 목적이었으므로 일단 동작 확인해 둡니다.

test.py

import tensorflow as tf

with tf.device('/gpu:0'):
    a = tf.Variable([[1., 2.]])
    b = tf.constant([[3.], [4.]])
    print(tf.matmul(a, b))

이상입니다, 수고하셨습니다.