List | Description | COMMAND |
OS | UBUNTU 22.04.3 LTS | lsb_release -a |
GPU | NVIDIA GTX 1650 | nvidia-smi |
CPU | Intel(R) Core(TM) i7-6700 CPU @ 3.40GHz | lscpu |
KERNEL | 6.3.0-rc3+ | uname -r |
쿠다 툴킷 (CUDA TOOLKIT ) 이 설치되어있는지 확인하는 방법
nvcc --version
쿠다 툴킷에는 nvcc 컴파일러가 기본적으로 설치되기때문에 이 명령어를 통해 확인할 수 있다.
만약 설치가 필요하면 아래 링크 홈페이지 접속해서 다운로드받을 수 있다.
이상하게도 위와같이 Base Installer 으로 설치했음에도 nvcc -version 이 안된다
ubuntu guide 대로 sudo apt install nvidia-cuda-toolkit 을 설치했다.
설치 후에 nvcc --version 을 하면 설치된 버전을 확인할 수 있다. 11.5 인것으로 확인된다.
이제 CUdnn 을 설치하자
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
내 PC 에 설치된 Cuda 버전에 맞는 cudnn 을 설치한다.
다운로드 받고 바로
sudo cp /var/cudnn-local-repo-ubuntu2204-8.9.6.50/cudnn-local-1998375D-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
설치하기위해서 위와같이 하라고하는데 일단 따라헀다.
sudo dpkg -i cudnn-local-repo-ubuntu2204-8.9.6.50_1.0-1_amd64.deb\
그리고 바로 설치합니다.
리눅스에 환경변수 추가
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64
그리고 본격적으로 텐서플로 설치해보자
python3 -m pip install tensorflow[and-cuda]
테스트 코드를 실행해보자 ( 기도기도 )
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"
첫번째는 역시 실패
tensorrt 가 필요하다는 것같다.
그래서 TensorRT 를 설치해본다.
nivida 개발자홈페이지에 CUDA Version 에 맞는 RT 를 골라서 설치합니다.
https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-8x-download
필자가 설치된 CUDA Verseion 은 12.2 라서 잘될지 모르겠다.
sudo dpkg -i nv-tensorrt-repo-<distribution>-<version>.deb
sudo apt-key add /var/nv-tensorrt-repo-<version>/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
sudo apt-get install tensorrt
설치가 되면 환경변수 설정
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/lib/x86_64-linux-gnu
검증
설치를 검증하기 위해 TensorRT 샘플을 빌드하고 실행할 수 있습니다. 이러한 샘플은 보통 TensorRT 패키지에 포함되어 있습니다.
샘플 빌드 예시:
cd /usr/src/tensorrt/samples
sudo make
샘플 실행 예시:
./sample_nw
파이썬 바인딩을 설치해야 한다 ( chatGPT)
pip install nvidia-pyindex
pip install nvidia-tensorrt
위와 같이 모두 설치하고 다시 테스트 코드 실행
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"
좋아 NVIDIA 그래픽카드는 잘설치되었다.
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