Pytorch (파이토치), CUDA, cuDNN 설치 및 구성 (Window 10)

앞선 포스팅에서 아나콘다 가상환경 및 파이참과의 연동 세팅을 했었는데요, 이번에는 파이토치를 비롯한 딥러닝 개발 환경 구축을 위한 포스팅 입니다.

 

Pytorch 는 파이썬에서 딥러닝 개발을 위한 라이브러리, CUDA는 GPU연산을 코드로 쓸수있게 해주는 장치, cuDNN 은 CUDA를 이용해서 딥러닝 개발을 할수있게 도와주는 라이브러리 라고 이해하시면 편합니다.

 

- NVidia 그래픽 드라이버 설치

먼저 그래픽카드 드라이버를 설치해줍니다. 다음 링크로 들어가 본인 그래픽카드에 맞게 드라이버를 설치합니다. https://www.nvidia.co.kr/Download/index.aspx?lang=kr#

Download the latest official NVIDIA drivers

다운로드 할때 드라이버 버전을 잘 봐둡시다. 혹시나 까먹었다면 바탕화면에서 우클릭-nvidia 제어판에서 시스템 정보를 통해 알 수 있습니다. 드라이버 버전은 CUDA 호환 버전을 알기 위함입니다.

 

- CUDA 설치

1. 호환 버전 확인

CUDA를 설치할때 1) 본인이 사용하는 딥러닝 프레임워크에 호환되는 버전 과 2) 본인 그래픽 드라이버에 호환되는 버전 을 확인하여 교집합 영역을 설치해야 합니다.

저는 파이토치를 사용할 것이기 때문에 아래처럼 링크에서 어떤 버전이 호환되는지 확인해 줬습니다. https://pytorch.kr/get-started/locally/

파이토치 한국 사용자 모임 (PyTorch Korea User Group)

파이토치 최신버전에서는 CUDA 11.8 과 12.1 이 호환되네요.

 

제 그래픽 드라이버에서 해당 버전을 설치할 수 있는지 봅니다. 아래 링크에서 CUDA 버전 별 최소 드라이버 버전 요구사항과 권장 요구사항을 확인할 수 있습니다.

https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html#id4

1. CUDA 12.3 Update 1 Release Notes — Release Notes 12.3 documentation

CUDA 12.1 을 위해서는 드라이버 버전 531.14 이상이 필요하다는걸 확인했습니다. 제 드라이버 버전은 546.33 이었으니 만족하는 것을 확인했습니다.

이와 같은 방식으로 적절한 버전을 설치하면 되겠습니다. 때에 따라 더 낮은 CUDA 버전을 설치해야 하거나, 구버전의 파이토치를 써야할 수 있겟네요.

 

2. CUDA 설치

저는 12.1 버전을 설치할 것이기 때문에 아래 링크에서 설치했는데요, 다른 버전이어도 구글에 CUDA xx.x 로 검색하면 developer.nvidia.com 링크가 뜨는데 거기서 받으시면 됩니다.

https://developer.nvidia.com/cuda-12-1-0-download-archive

CUDA Toolkit 12.1 Downloads

본인 OS에 맞는 옵션으로 선택 후 다운받아 주시면 됩니다. version은 윈도우 버전을 의미합니다.

다운로드 후 설치해 줍니다. 설치에는 큰 어려움은 없습니다. 기본옵션으로 전부 설치해 줍시다.

 

- cuDNN 설치

1. 다운로드

아래 링크에서 먼저 다운로드 해줍니다. 로그인이 필요하므로 참고해주세요.

https://developer.nvidia.com/cudnn

CUDA Deep Neural Network

Download cuDNN Library 를 클릭하여 다운로드 해줍니다. cuDNN 역시 CUDA 버전과의 호환을 생각해야 하는데요, 저는 CUDA 12.1 버전이기 때문에 for CUDA 12.x 를 클릭해줍니다.

압축 파일을 받아주시면 됩니다.

 

2. CUDA 설치 경로에 복사

아까 CUDA를 설치한 경로가 있을텐데요, 보통 아래 경로에 설치됩니다.

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\XX.X (XX.X 는 버전입니다.)

위에서 받은 cuDNN 압축파일을 풀어준 뒤 위 경로에 전부 복사해 줍니다.

LICENSE 파일은 중복이라 덮어쓸거냐고 묻는데... 저는 그냥 안했습니다.

 

- Pytorch 설치

아까 위에서 파이토치에 호환되는 CUDA 버전을 확인하기 위해 들어갔던 링크로 다시 들어가 줍니다.

https://pytorch.kr/get-started/locally/

파이토치 한국 사용자 모임 (PyTorch Korea User Group)

본인 환경에 맞게 선택 후 아래 명령을 그대로 실행하면 됩니다. 저는 anaconda 환경과 CUDA 12.1 버전이라 위와 같이 선택했습니다.

Anaconda Prompt 를 열고 앞서 아나콘다에서 생성한 가상환경에 들어가 줍니다. 아래 명령어를 참고해 주세요

conda env list : 가상환경 리스트 나열
conda activate 프로젝트 : 해당 가상환경 프로젝트로 활성화

저는 제가 사용하는 CSProject 라는 가상환경에 pytorch를 설치해 줄겁니다. 위의 설치 명령어를 그대로 실행해 줍니다.

 

제대로 설치되었는지 확인해봐야겠죠? 파이참으로 들어가서 setting->python interpreter 에 들어가 설치된 패키지를 확인해봅니다.

잘 설치가 되었네요. 아래 명령어로도 확인 가능합니다.

import torch

print(torch.__version__)			#파이토치 버전 확인
print(torch.cuda.is_available())	#파이토치에서 쿠다 사용 가능 여부 확인

 

성공적으로 설치되어 있는것을 확인하였습니다.

 

코딩환경은 거의 구축된것 같습니다. 자잘한 라이브러리들만 설치하면 되는데 그때그때 필요하면 설치하려고 합니다.

 

다음은 거래환경을 구축하기 위해 바이낸스 API로 여러 데이터들을 불러와보는 과정을 포스팅 하겠습니다.