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OS : CentOS 7.6
GPU : Nvidia M40 (Driver Version 418.87)
CUDA toolkit : 10.1
cuDNN (CUDA 라이브러리) : 7.6.5
1. CUDA 설치 파일 다운로드 (참고 : https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)
- wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.1/Prod/local_installers/cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run
2. 설치 시작: sh cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run
그래픽 드라이버가 설치 되어 있을경우 드라이버는 선택 안해도 무방
설치된 CUDA 파일 경로 및 샘플 파일 경로 확인
3. CUDA 환경 설정 및 설치 확인
- /etc/profile.d/cuda.sh 파일 생성 및 CUDA 경로를 지정
- /etc/profile.d/cuda.csh 파일 생성 및 CUDA 경로 지정
- /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf 파일에 lib 폴더 경로 추가
- ~/.bashrc 아래 내용 추가 및 source ~/.bashrc를 이용한 적용
export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
- nvcc –V 명령어로 Cuda버전 및 설치 확인
4. 기본 재공된 CUDA 샘플 테스트
- 저장된 샘플 파일 경로에서 make 실행
- Make 완료 후 테스트 및 결과 확인
5. cuDNN(CUDA 라이브러리) 설치
- https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download 경로에서 파일 다운로드 가능( NVIDIA 계정 필요)
- 파일 압축해제 : tar xvfz cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.5.32\ \(1\).solitairetheme8
- 압축 해제된 파일 Cuda 설치 경로로 복사 및 접근권한 부여
- cd /root/cuda // 압축 해제된 폴더 경로
cp -P lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-10.1/lib64/
cp include/cudnn.h /usr/local/cuda-10.1/include/
chmod a+r /usr/local/cuda-10.1/lib64/libcudnn*
- cuDNN 적용 확인 : cat /usr/local/cuda-10.1/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
(cuDNN 7.6.5 버전 설치 확인)
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