-
[Windows 10 + RTX3090] cudnn, cuda 재설치Setting & Error 2021. 8. 11. 00:46반응형
1. 기존 NVIDIA 모두 삭제
1) 기존에 설치되어있던 nvidia 모두 삭제
2)
"C:\Program Files (x86)"
"C:\Program Files"
위 경로에 있는 NVIDIA 관련 파일 모두 삭제
3)
"장치 관리자 -> 디스플레이어 어댑터 -> 드라이버 업데이트"
"내 컴퓨터에서 드라이버 찾아보기(R)" 클릭
"컴퓨터의 사용 가능한 드라이버 목록에서 직접 선택(L)" 클릭
드라이버 선택해서 설치 진행 후 재부팅
2. cudnn, cuda 확인
The Simple Guide: Deep Learning with RTX 3090 (CUDA, cuDNN, Tensorflow, Keras, PyTorch)
Getting you ready to setup your new deep learning environment with RTX3090. Code is copy&paste friendly, and personally tested.
medium.com
RTX 3090인 경우 CUDA, cuDNN, Tensorflow, Keras, PyTorch 버전 가이드
난 CUDA 11.0 이상, cuDNN 8.0 이상 다운 받으면 됨
3. 설치
- 드라이버 다운
아래 사이트에서 자신의 드라이버에 맞게 다운받은 후 재부팅
https://www.nvidia.co.kr/Download/index.aspx?lang=kr
NVIDIA 드라이버 다운로드
www.nvidia.co.kr
- CUDA 다운
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
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
이 글에서는 CUDA 11.4.0 을 받았지만 Pytorch의 경우 지원을 안 해서 다른 버전으로 받음...
다운 받기 전에 Pytorch에서 지원하는 버전을 꼭 확인하시길(Pytorch 공식 홈페이지에서 확인할 수 있음)
"Download" 클릭
- cuDNN 다운
아래 사이트 접속 해서 "Download cuDNN" 클릭
https://developer.nvidia.com/cudnn
NVIDIA cuDNN
NVIDIA cuDNN The NVIDIA CUDA® Deep Neural Network library (cuDNN) is a GPU-accelerated library of primitives for deep neural networks. cuDNN provides highly tuned implementations for standard routines such as forward and backward convolution, pooling, nor
developer.nvidia.com
os, CUDA 버전에 맞게 다운로드
4. 복붙하는 단계
- 복붙하기
"cudnn... > cuda" 폴더 안의 "bin, include, lib" 파일을 "CUDA > v11.4" 에 복붙하기
- 환경변수 추가
사용자 변수에서 Path 편집 -> cudnn\cuda\의 bin, include, lib 경로 아래와 같이 추가 후 재부팅
5. 설치가 잘 되었는지 버전 확인
Anaconda Prompt에 "nvcc --version" 입력하여 확인
반응형'Setting & Error' 카테고리의 다른 글
