Conda 가상 환경 만들기

Anaconda를 이용해 CUDA, cuDNN가 지원되는 가상환경을 만드는 과정은 다음과 같습니다.

간소화된 버전이라 이후 필요한 python 패키지들에 대해서는 각자 준비하는 것으로...

 

CUDA 12.4에 cuDNN은 최신 버전, Python은 3.11로 맞추며, Anaconda는 이미 설치되어 있다고 가정합니다. 

 

 

NVIDIA driver 설치

다만 CUDA를 설치하기 위해서는 해당 버전을 지원하는 Nvidia driver가 미리 설치되어 있어야 합니다. 

지원하는 CUDA 버전을 확인하는 방법은 다음과 같습니다. (오른 쪽 상단 확인. 12.4 버전까지 지원한다는 의미)

 

$ nvidia-smi

 

CUDA  설치 (12.4 버전)

$ wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-keyring_1.1-1_all.deb
$ sudo dpkg -i cuda-keyring_1.1-1_all.deb
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get -y install cuda-toolkit-12-4

 

cuDNN 설치

• 설치 시점에 최신 버전으로는 cudnn9-cuda-12가 설치되었는데 버전을 특정할 수 있습니다. 

$ wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-keyring_1.1-1_all.deb
$ sudo dpkg -i cuda-keyring_1.1-1_all.deb
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get -y install cudnn-cuda-12

 

Anaconda 가상 환경 생성

$ conda create -n cu124 python=3.11
$ conda activate cu124

 

Library Path 설정

• ~/.bashrc 파일에 추가해 두거나 가상환경 로드 시마다 설정합니다.

$ export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.4/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

 

 

추가로 Pytorch까지 설치하고자 한다면... 

 

PyTorch 설치 

• PyTorch 공식 사이트에서 CUDA 호환 버전 확인 후 진행합니다. 

$ pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124