윈도우 환경에서 GPU 사용하기
1. PC 장착된 GPU 모델 확인
- 현재 그래픽 카드 정보
NVIDIA Geforce RTX 3090
2. CUDA Veresion 확인
nvidia-smi
Compute Capability: https://en.wikipedia.org/wiki/CUDA#GPUs_supported
CUDA - Wikipedia
From Wikipedia, the free encyclopedia Parallel computing platform and programming model CUDA (or Compute Unified Device Architecture) is a proprietary and closed-source parallel computing platform and application programming interface (API) that allows sof
en.wikipedia.org
사이트에서 CUDA 버전에 맞는 Compute Capability 확인할 수 있으며, 현재 NVIDIA GeForce RTX 3090의 CUDA Capability는 8.6 이다.
3. CUDA Toolkit 설치
다운로드 페이지: 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
4. cuDNN 설치
다운로드 페이지(회원 가입 필수): https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
cuDNN Archive
Download releases from the GPU-accelerated primitive library for deep neural networks.
developer.nvidia.com
다운로드 파일 압축 후 bin, include, lib 폴더 존재
CUDA Toolkit 설치 된 폴더에 존재하는 bin, include, lib 폴더에 다운로드한 bin, include, lib 폴더 내의 파일을 추가
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit # 윈도우 설치 기본 경로
5. GPU 활용 가능 테스트 코드
import tensorflow as tf # tensorflow
tf.config.list_physical_devices('GPU')
from tensorflow.python.client import device_lib
device_lib.list_local_devices()
import torch #pytorch
torch.cuda.is_available()