Ubuntu 18.04 환경에서 CUDA 10.1, cuDNN 7.5.0, NVIDIA-Driver 그리고 Pytorch 1.3.1 설치하기

 작성자 : 한양대학원 융합로봇시스템학과 유승환 석사과정 (CAI LAB)

 

 우분투 환경에서 CUDA, CuDNN, NVIDIA-Driver(그래픽 드라이버) 그리고 Pytorch를 설치하여 딥러닝 환경을 셋팅해보겠습니다. 많은 분들이 삽질을 덜 하길 바라면서 글을 작성합니다ㅎㅎ

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[설치 환경]

PC : 데스크탑

그래픽카드 : NVIDIA-GTX 1080Ti (& GTX 1660)

 

OS : Ubuntu 18.04.03 LTS

Python : 3.6.9 (Ubuntu 18.04의 default 값)

 

CUDA version : 10.1

cuDNN version : 7.5.0
NVIDIA-Drvier version : 440.59

 

Pytorch_version : 1.3.1

torchvision_version : 0.4.2

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0. Ubuntu 18.04 부팅 USB 만들기

 0-1) 4GB 이상 USB 준비

  용량이 4GB 이상인 빈 USB를 준비하면 된다. USB가 없다면 새로 구매하자. 8GB USB의 경우, 만원도 안하므로 비용적으로 크게 부담되지 않을 것이다.

 

 0-2) 우분투 ISO 이미지 다운 받기 

  우분투 설치에 필요한 ISO 이미지를 다운받아야한다. 용량이 2.0GB나 되므로, 카카오 서버를 통해 다운받는 것을 추천한다. (필자는 다운 받는데 3분 정도 걸렸다.)

  참고 링크 : https://www.manualfactory.net/10519

Ubuntu 18.04 / 빠르게 다운로드하는 방법

 

 0-3) Rufus 프로그램으로 부팅 USB 만들기

  아래의 링크를 참고하면서 만들면 된다.

  참고 링크 : https://hiseon.me/linux/ubuntu/ubuntu-install-usb/

우분투 부팅 USB 만들기 - HiSEON

 0-4) 우분투 18.04.03 LST 설치하기

 위 세 가지 작업을 마치면 우분투 18.04 부팅 USB 제작은 완성됐다! 이후 부팅 시 F2, F11 등으로 바이오스로 진입하여 부팅옵션에서 USB 우선순위를 1위로 셋팅해준다. 그러면 우분투 설치 화면으로 넘어갈 것이다. 자세한 설명은 아래의 링크를 참고하도록!

 참고 링크 : https://omnil.tistory.com/150

[Linux] 우분투 18.04 설치하기!

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1. CUDA & NVIDIA-Driver 설치하기

 * CUDA가 설치될 때, 자동으로 NVIDIA Driver도 같이 설치됩니다. 드라이버를 굳이 따로 설치 안하셔도 됩니다.

 * 드라이버를 따로 설치하는 것은 우분투 무한 로그인의 원인이 될 수 있으므로 추천 안합니다. 

 * 그래도 만약에 따로 설치를 할 경우, 아래의 링크를 추천합니다 : codechacha.com/ko/install-nvidia-driver-ubuntu/

우분투 18.04 - NVIDIA 드라이버를 설치하는 방법

 

 1-1) CUDA 10.1 설치 홈페이지 접속 & CUDA 다운받기
  * OS : Linux

  * Architecture : x86_64 (64비트)

  * Distribution : Ubuntu

  * Version : 18.04

  * Installer Type : deb-local

 

  링크 : https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-base?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1804&target_type=deblocal

CUDA Toolkit 10.1 original Archive

 

 1-2) 터미널 창 키기 (단축키 : Ctr + Alt + T)

 

 1-3) 다음의 명령어를 터미널 창에 입력하기

cd ~/Downloads
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804-10-1-local-10.1.105-418.39_1.0-1_amd64.deb4

 

( * sudo dpkg ~ 명령어를 입력하면 터미널 창에 sudo apt-key add /var/cuda-repo-<version>/7fa2af80.pub 과 관련된 명령어가 뜰텐데, 그 명령어를 그대로 복사(Ctrl + Shift + C)해서 붙여넣고(Ctrl + Shift + V) 실행시키면 된다.)

 

sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

 

 1-4) ~/.profile 파일 열기 (터미널 창에 입력)

sudo gedit ~/.profile

 

 1-5) 아래의 내용을 ~/.profile 파일에 추가하고 저장하기

 (* cuda version이 다르면, 10.1을 설치할 버전에 맞게 수정하면 됨)  

export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

 

 1-6) 변경 사항 적용하기 & 재부팅 (터미널 창에 입력)

source ~/.profile
sudo reboot

 

 이제 CUDA 설치가 완료됐다. 제대로 설치되었는지 확인하기 위해서 다음의 명령어를 터미널 창에 입력해보자!

 

  1-7) CUDA version 확인하기 (터미널 창에 release 10.1이 뜨면 제대로 설치 된 것이다.)

nvcc --version

 

 

  1-8) NVIDIA-Driver version 확인하기 (터미널 창에 그래픽 드라이버 관련 정보가 뜨면 성공한다.)

nvidia-smi 

 

  CUDA 설치 끝!!!

 

 * 참고 링크 : https://m.blog.naver.com/skymap87/221766206547

[Ubuntu] NVIDIA CUDA 10.1 설치하기

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2. cuDNN 7.5.0 설치하기      * NVIDIA 회원가입 필수!

 2-1) cuDNN 설치 홈페이지 접속 & cuDNN v7.5.0 for CUDA 10.1 다운받기

 * 설치 옵션 : cuDNN Library for Linux (맨 위에서 세번째)

 

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

cuDNN Archive

 

 2-2) 터미널 창에 다음의 명령어를 입력하기. 

cd ~/Downloads
tar -zxvf cudnn (이 다음은 키보드 키의 TAB 눌러서 자동 완성시키기)
cd cuda
sudo cp lib64/lib* /usr/local/cuda/lib64
sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/

cd /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod +r libcudnn.so.7.5.0
sudo ln -sf libcudnn.so.7.5.0 libcudnn.so.7
sudo ln -sf libcudnn.so.7 libcudnn.so
sudo ldconfig

sudo reboot 

 

 2-3) cuDNN 설치 완료! 제대로 설치됐는지 확인하기 (터미널 창에 다음의 명령어를 입력했을 때, 7.5.0과 관련된 숫자가 뜨면 설치 성공!) 

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

 

 cuDNN 설치 끝!!

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3. Pytorch 1.3.1 설치하기

 3-1) 터미널 창에 다음의 명령어 입력하기

sudo pip3 install torch==1.3.1
sudo pip3 install torchvision == 0.4.2

 

 3-2) 제대로 설치됐는지 확인하기 (터미널 창에서 Python3로 진입한 후, 다음의 명령어를 입력하고 True가 나오면 성공!)

import torch
torch.cuda.is_available()

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이제 딥러닝 GPU 환경에 필요한 CUDA, cuDNN, nvidia-driver 그리고 pytorch-gpu를 설치 완료했습니다!! 여기까지 따라오느라 고생하셨습니다!!