윈도우 cuda 설치 확인 방법

사전준비

• cpu, gpu tensorflow 버전 확인

CUDA 가능 GPU 확인

CUDA GPUs

Your GPU Compute Capability Are you looking for the compute capability for your GPU, then check the tables below. NVIDIA GPUs power millions of desktops, notebooks, workstations and supercomputers around the world, accelerating computationally-intensive ta

developer.nvidia.com

호환 가능 GPU CPU

Windows의 소스에서 빌드  |  TensorFlow

소스에서 TensorFlow pip 패키지를 빌드하고 Windows에 설치합니다. 참고: 잘 테스트되고 사전 빌드된 Windows 시스템용 TensorFlow 패키지가 이미 제공되고 있습니다. Windows용 설정 다음 빌드 도구를 설치

www.tensorflow.org

• 필수는 아니나 아나콘다(Anaconda) 가상환경 또는 python virtualenv (package간의 호환성 충돌을 방지하고자)
• 시스템 복원 지점 만들기 (잘못된 버전 설치나 프로그램이 엉킬수 있기 때문에)

윈도우10 복원지점 만들기 (시스템 복원/백업/복구)

복원지점 만들기 복원지점 만들기 클릭 만들기 클릭 이름 설정 - CUDA 깔기전 만들기 클릭 복구 시스템 복원 열기 클릭 다음 클릭 생성된 복원 지점 확인 선택후 다음을 누르면 복원이 된다.

uwgdqo.tistory.com

• Visual Studio 2019 community 설치 

다음 NVIDIA® 소프트웨어가 시스템에 설치되어 있어야 합니다.

• NVIDIA® GPU 드라이버 - CUDA® 11.0에는 450.x 이상이 필요합니다.
• CUDA® Toolkit - TensorFlow는 CUDA® 11을 지원합니다(TensorFlow 2.4.0 이상).
• CUPTI는 CUDA® Toolkit과 함께 제공됩니다.
• cuDNN SDK 8.0.4(cuDNN 버전)

또는 아래 링크 참조

GPU 지원  |  TensorFlow

참고: GPU 지원은 CUDA® 지원 카드가 있는 Ubuntu 및 Windows에 제공됩니다. TensorFlow GPU 지원에는 다양한 드라이버와 라이브러리가 필요합니다. 설치를 단순화하고 라이브러리 충돌을 방지하려면 GPU를

www.tensorflow.org

Visual Studio 2019 설치

Visual Studio IDE, 코드 편집기, Azure DevOps 및 App Center - Visual Studio

Visual Studio 개발 도구 및 서비스를 통해 플랫폼과 언어를 쉽게 개발할 수 있습니다.Mac 및 Windows 코드 편집기, IDE 또는 Azure DevOps를 무료로 사용해 보세요.

visualstudio.microsoft.com

C++를 사용한 데스크톱 개발 선택 한다. (나머지는 필요하면 선택하면 된다)

설치방법

1. 그래픽 드라이버 설치

CUDA 를 설치하면 NVIDIA graphic driver 도 같이 설치되나 미리 설치합니다.

링크

Download Drivers | NVIDIA

www.nvidia.com

자신의 그래피카드 와 운영체제 설정

DOWNLOAD

DOWNLOAD

OK

동의 및 계속(A)

다음(N)

설치 후 커맨드창을 실행하여 nvidia-smi 입력

(window + R 누른후 cmd 입력, 또는 검색창에 cmd 입력)

오른쪽 위 CUDA Version 확인 => 11.3

링크 : CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer

CUDA Toolkit Archive

Previous releases of the CUDA Toolkit, GPU Computing SDK, documentation and developer drivers can be found using the links below. Please select the release you want from the list below, and be sure to check www.nvidia.com/drivers for more recent production

developer.nvidia.com

자신의 버전에 맞는 CUDA toolkit 선택

운영체제 선택: 리눅스 윈도우

아키텍처: 64비트

버전: 윈도우 10

설치 타입: exe(local)

다운로드 눌러서 컴퓨터(local)에 다운 받는다

OK

동의 및 계속(A)

다음(N)

다음(N)

3. cuDNN 설치

로그인 과정이 필요합니다. 없으시면 회원가입 하셔야 합니다 .

링크: cuDNN Archive | NVIDIA Developer

cuDNN Archive

NVIDIA cuDNN is a GPU-accelerated library of primitives for deep neural networks.

developer.nvidia.com

Download cuDNN v8.2.0 (April 23rd, 2021), for CUDA 11.x

cuDNN Library for Windows (x86)

로그인 후 다운로드

압축을 푼다

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3 에 붙여 넣습니다

(덮어쓰셔도 됩니다)

3. 환경설정

윈도우 cmd 창을 켠 후 아래 4줄 입력

SET PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\bin;%PATH%
SET PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\extras\CUPTI\lib64;%PATH%
SET PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\include;%PATH%
SET PATH=C:\tools\cuda\bin;%PATH%

또는 링크 접속하여 복사하여 붙이면 더 편합니다. -> https://www.tensorflow.org/install/gpu#windows_setup

GPU 지원  |  TensorFlow

참고: GPU 지원은 CUDA® 지원 카드가 있는 Ubuntu 및 Windows에 제공됩니다. TensorFlow GPU 지원에는 다양한 드라이버와 라이브러리가 필요합니다. 설치를 단순화하고 라이브러리 충돌을 방지하려면 GPU를

www.tensorflow.org

4. Tensorflow 설치

TensorFlow 2 패키지 사용 가능

• tensorflow - CPU와 GPU 지원이 포함된 안정적인 최신 출시(Ubuntu 및 Windows)

이전 버전의 TensorFlow

TensorFlow 1.x의 경우 CPU와 GPU 패키지는 다음과 같이 구분됩니다.

• tensorflow==1.15 - CPU 전용 출시
• tensorflow-gpu==1.15 - GPU 지원이 포함된 출시(Ubuntu 및 Windows)

시스템 요구사항

• Python 3.5~3.8
  • Python 3.8 지원에는 TensorFlow 2.2 이상이 필요합니다.
• pip 19.0 이상(manylinux2010 지원 필요)
• Ubuntu 16.04 이상(64비트)
• macOS 10.12.6(Sierra) 이상(64비트)(GPU 지원 없음)
• Windows 7 이상(64비트)
  • Visual Studio 2015, 2017 및 2019용 Microsoft Visual C++ 재배포 가능 패키지
• Raspbian 9.0 이상
• GPU 지원에는 CUDA® 지원 카드 필요(Ubuntu 및 Windows)

설치 확인

아래와 같이 나오면 잘 설치 된 것이다.

import tensorflow

from tensorflow.python.client import device_lib

print(device_lib.list_local_devices())

tensorflow.__version__