그냥윤창블로그

[주의] 개인 공부를 위해 쓴 글이기 때문에 주관적인 내용은 물론, 쓰여진 정보가 틀린 것일 수도 있습니다! 피드백 부탁드립니다. (- -)(_ _) 꾸벅 CUDA를 정상적으로 깔아도 nvcc가 안될 때가 있다. bashrc에 환경변수를 추가하지 않아서 그렇다. export로 환경변수를 추가해준 뒤에 CUDA 사용이 정상적으로 가능하다. 매번 구글링해서 구문 찾기 귀찮아서 포스팅해둔다. $ sudo vi ~/.bashrc .bashrc 맨 끝에 다음 두 줄을 추가하자. (추가할 때 자신의 cuda 버전에 맞는 숫자 기입하는 거 잊지 말기) export PATH="/usr/local/cuda-11.0/bin:$PATH" export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-11.0/lib..

[주의] 개인 공부를 위해 쓴 글이기 때문에 주관적인 내용은 물론, 쓰여진 정보가 틀린 것일 수도 있습니다! 피드백 부탁드립니다. (- -)(_ _) 꾸벅 Nvidia와 CUDA를 설치할 때 상호 호환되는 버전을 체크하여 설치해야 한다. 아래 표와 같다. 새로운 CUDA 버전이 나옴에 따라 바뀔 수도 있으니 아래 링크에서 따로 확인 가능하다. docs.nvidia.com/deploy/cuda-compatibility/index.html CUDA Compatibility :: GPU Deployment and Management Documentation Consider a cluster of 500+ multi-GPU servers running bare-metal in support of 50-1500 ..

[주의] 개인 공부를 위해 쓴 글이기 때문에 주관적인 내용은 물론, 쓰여진 정보가 틀린 것일 수도 있습니다! 피드백 부탁드립니다. (- -)(_ _) 꾸벅 우분투 상에서 자꾸 화면이 멈췄다가 몇 초 뒤에 풀린다던가.. 아니면 더블 모니터인데 하나만 나온다던가 하면 그래픽 드라이버를 잡지 않아서이다. 오늘은 apt를 이용하여 간단히 설치하는 법을 포스팅해두려고 한다. [ 그래픽카드 정보 확인 ] $ ubuntu-drivers devices 나는 추천 드라이버로 nvidia-driver-455가 떴다. [ APT로 설치하기 ] 먼저 아래처럼 repository를 추가해준 다음 $ sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa $ sudo apt-get update a..

[주의] 개인 공부를 위해 쓴 글이기 때문에 주관적인 내용은 물론, 쓰여진 정보가 틀린 것일 수도 있습니다! 피드백 부탁드립니다. (- -)(_ _) 꾸벅 이제 딥러닝 분야에서 Nvidia는 업계 표준이 된듯하다. 요즘 CPU 시장은 AMD가 대세라던데, GPU는 Nvidia가 그냥 표준인 듯? 그래서 오늘은 잊지 않을 겸 그래픽카드의 가상 명령어 셋을 사용할 수 있도록 만들어주는 CUDA를 설치하는 방법을 포스팅해놓으려고 한다. 사실 CUDA 11.1을 이미 깔아놓은 상태인데, pytorch는 공식적으로 11.0까지만 지원한다길래 ㅠㅠ 오늘은 다운그레이드 하려고 한다. [사양] Ubuntu LTS 18.04 그래픽카드 RTX3080 아키텍처 x86_64 developer.nvidia.com/cuda-d..