[딥러닝 환경구축(3/3)] RTX 3090 + Windows 10 + CUDA +cuDNN

RTX 30 시리즈는 CUDA 버전 11 이상만이 호환되고, 이에 따라 cuDNN 버전 8 이상, tensorflow 버전 2.5 이상의 설치가 필수 (출처 : https://uhou.tistory.com/207)

CUDA 11 이상을 설치하려면 nvidia-driver 455 버전 이상이 필요 (RTX 30시리즈는 Ampere 아키텍쳐여서 Nvidia Driver 450+ 에서만 동작 (https://docs.nvidia.com/deploy/cuda-compatibility/index.html) )

따라서 아래와 같은 환경을 세팅한다. 

환경 

• RTX 3080 & 3090 /  Windows10
• nvidia-driver : 456.43 
• CUDA 11.0 : cuda_11.0.3_451.82_win10
• cuDNN 8.0.4 : cudnn-11.0-windows-x64-v8.0.4.30 
• Anaconda : Anaconda3-2020.11-Windows-x86_64
• tensorflow : tf-nightly==2.5.0 (or tensorflow-gpu==2.4.1 CNN과 Transformer 구동 확인)
• 출처 : <https://koos808.tistory.com/41>

pip install tf-nightly==2.5.0.dev20210110
pip install tensorflow-gpu==2.4.1

개발 PC세팅

ENV1 

• CUDA 11.2
• cuDNN : 8.1
• python               3.7.0
• tensorflow-gpu    2.4.0
• cudatoolkit         11.1.1        conda-forgeen2) torch-py38

ENV2

• python               3.8.0
• tensorflow-gpu    2.4.0                pypi
• torch                 1.7.1+cu110       pypi
• torchvision          0.8.2+cu110       pypi

ENV3

• Ubuntu 18.04 not 18.04.5
• CUDA 10.0
• Cudnn 7.6.5