[딥러닝 환경구축(1/3)] RTX 2080 ti + Ubuntu 18.04 + CUDA + cuDNN

Tensorflow 1.x 버전을 사용하기 위해 RTX 2080 TI PC 에 환경 구성을 하고자 한다. 

(RTX 30 대 부터는 CUDA >=11.0 만 호환 돼 Tensorflow 1.x 버전을 사용할 수 없다.) 

What will be installed: 

• RTX 2080 ti
• Ubuntu 18.04
• nvidia-driver 440.x 
• CUDA 10.0 
• cuDNN 7.6.5

1.nvidia driver 설치

아래 명령어를 통해 nvidia-driver 440 설치

$ sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
$ sudo apt update
$ sudo apt install nvidia-driver-440
$ sudo reboot # 설치 후 재부팅

설치를 완료 한 후 nvidia-smi 를 통해 설치 여부를 확인

$ nvidia-smi

 

2. CUDA 설치

아래 URL에서 CUDA Toolkit 10.0 설치

https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1804&target_type=runfilelocal

CUDA Toolkit 10.0 Archive

Download 디렉토리로 이동 후 

$ sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run

% More(%) --> space 연타하여 스킵
% Eula --> accept
% accelrated nvidia graphic driver --> no
% cuda 10.0 toolkit --> yes
% location[/usr/local/cuda-10.0] --> enter
% symbolic link [/usr/local/cuda] --> yes
% cuda sample --> no

이후 bashrc 편집  

$ sudo gedit ~/.bashrc

마지막줄에 아래 내용 추가 

export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

bashrc 적용

$ source ~/.bashrc

nvcc -V 를 통해 설치 확인

$ nvcc -V
>>'Cuda compilation tools, release 10.0, V10.0.130'

$ whereis cuda # 쿠다 설치 위치 확인
$ sudo apt-get autoremove --purge 'cuda*' # CUDA 삭제

3. cuDNN 설치

https://developer.nvidia.com/rdp/form/cudnn-download-survey

• cuDNN Runtime Library for Ubuntu18.04 (Deb)
• cuDNN Developer Library for Ubuntu18.04 (Deb)
• cuDNN Code Samples and User Guide for Ubuntu18.04 (Deb)

$ sudo dpkg -i libcudnn7_7.6.5.32-1+cuda10.0_amd64.deb
$ sudo reboot

4. Anaconda3 설치

https://www.anaconda.com/products/distribution

Anaconda | Anaconda Distribution

# sudo sh 로 설치하지 말것
sh Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh

설치 도중 나오는 질문에 대하여 yes / accept  / enter 로 진행

5. 설치확인 및 가상환경 생성

새 터미널 실행 (중요)

$ conda create -n [가상환경이름] python=[버전] anaconda #  # anaconda 추가하면 기본 라이브러리가 함께 설치

tf 설치

conda install tensorflow-gpu==1.13 # 버전 입력
conda install pytorch==1.3.1 torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch

Tensorflow 정상설치 확인 

import tensorflow as tf
tf.test.is_built_with_cuda()
tf.config.list_physical_devices('GPU') # tensorflow >=2.4.0
tf.test.is_gpu_available('GPU') #tensorflow 1.x
tf.sysconfig.get_build_info()

Torch 정상설치 확인

import torch
torch.cuda.get_device_name(0)
torch.cuda.is_available()
torch.__version__

 

이하 RTX 3090 + Ubuntu 20.04 작성중... 

What will be installed

• TensorFlow v2.5.0
• PyTorch v1.9.0
• CUDA v11.1
• cuDNN v8.2.1
• Dependencies and other frameworks like Caffe and Theano

• Ubuntu 20.04 LTS (Focal Fossa)

From : https://lambdalabs.com/blog/install-tensorflow-and-pytorch-on-rtx-30-series/

Install TensorFlow & PyTorch for the RTX 3090, 3080, 3070

 

2. https://uhou.tistory.com/207

RTX 3090을 사용한 딥러닝 실험환경 구축하기 (Ubuntu 18.04)

3. https://koos808.tistory.com/41