CuDNN 7.6 5 설치 - cuDNN 7.6 5 seolchi

Question

developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-update2?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1804&target_type=runfilelocal

CUDA Toolkit 10.1 update2 Archive

Select Target Platform Click on the green buttons that describe your target platform. Only supported platforms will be shown. Operating System Architecture Distribution Version Installer Type Do you want to cross-compile? Yes No Select Host Platform Click

developer.nvidia.com

위의 링크로 가면 Installation Instructions에 따라 다운로드 받고 설치할 수 있다.

- 설치가 잘 됐는지 version check

nvidia-smi or nvcc --version

- cuDNN 7.6.5 설치

nvidia 계정을 생성 및 로그인을 통해 cuDNN 7.6.5를 다운받자.

linux용으로 확장자가 solitairetheme8 라는 이름으로 되어있다.

아래 명령어로 압축을 해제하자.

$tar -xzvf cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.5.32.solitairetheme8

그리고 아래의 명령어로 cudnn을 등록?하자.

$sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
$sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
$sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

- anaconda 설치

www.anaconda.com/products/individual

Anaconda | Individual Edition

Anaconda's open-source Individual Edition is the easiest way to perform Python/R data science and machine learning on a single machine.

Consider a cluster of 500+ multi-gpu servers running bare-metal in support of 50-1500 users, running a variety of DL and HPC workloads. This system is scheduled in a classical manner (for example, using SLURM or LSF) with resources being allocated within a

docs.nvidia.com

CUDA와 NVIDIA 호환성 표

저는 440버전이었습니다. 그러면 CUDA 10.2을 설치해야겠죠?

(앞 포스팅에서 설치했던 엔비디아 버전은 384버전이었으니 CUDA 9.0을 설치하면 됩니다.)

3) 본인에게 맞는 CUDA 버전 설치하기

https://developer.nvidia.com/cuda-10.2-download-archive

CUDA Toolkit 10.2 Download

Select Target Platform Click on the green buttons that describe your target platform. Only supported platforms will be shown. Operating System Architecture Distribution Version Installer Type Do you want to cross-compile? Yes No Select Host Platform Click

developer.nvidia.com

3-1)본인의 버전에 맞게 선택해주세요.

3-2-1) 선택하시면 설치 명령어가 뜹니다. 이것을 터미널에 복사 붙여넣기 해주세요.

$ wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.2/Prod/local_installers/cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run
$ sudo sh cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run

3-2-2) 위의 방법이 간단하지만 또는 파일을 다운하신 분들은 그 폴더에 들어가 접근 권한을 허용 후 설치해줍니다.

~$ chmod +x cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run 
~$ sudo sh cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run

4) 그러면 아래와 같은 창이 뜰 것 입니다. Continue 해주세요 !!

5) accept 해주세요 !

6) driver만 제외하고 모두 install 해줍니다!

대표

7) 그런 다음 bashrc를 수정해줍니다.

수정을 하실 때는 i를 누르면 수정이 가능하고 esc를 누르면 그만둘 수 있습니다. (기본적인 리눅스 명령어는 다음 포스팅에 작성하겠습니다 !)

다음 명령어를 입력합니다.

~$ sudo vim ~/.bashrc

export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

맨 밑에 추가해 주시고 저장하고 나가면 됩니다.

8) 그런 다음 터미널에 다시 아래와 같은 명령어를 입력합니다.

~$ source /.bashrc

9) 마지막으로 쿠다가 설치되었는지 확인을 해봅니다.

~$ nvcc -V

이렇게 나오면 설치가 된 것 입니다 !!!!!!!!!

cuDNN 설치하기 (7.6.5)

1) cuDNN은 아래의 주소에 들어가서 따로 회원가입을 해주셔야 합니다.

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

cuDNN Archive

NVIDIA cuDNN is a GPU-accelerated library of primitives for deep neural networks.

developer.nvidia.com

여기서 본인에게 맞는 버전을 다운받아 주시면 됩니다.

저는 cuDNN v7.6.5 Library for Linux 를 다운 받았습니다.

2) 그런 다음 아래의 코드들을 순서대로 터미널에 입력해 주세요.

~$ tar -xzvf cudnn-10.2-linux-x64-v7.6.5.32.tgz
~$ cd cuda
~$ sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
~$ sudo cp lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
~$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
~$ cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

3) 다음과 같이 나오면 정상적으로 설치된 것 입니다.

참고 블로그: https://medium.com/@sh.tsang/tutorial-cuda-v10-2-cudnn-v7-6-5-installation-ubuntu-18-04-3d24c157473f