![[공부] 파이토치를 위한 드라이버/CUDA/cuDNN 설치 방법 정리](https://image.inblog.dev?url=https%3A%2F%2Finblog.ai%2Fapi%2Fog%3Ftitle%3D%255B%25EA%25B3%25B5%25EB%25B6%2580%255D%2520%25ED%258C%258C%25EC%259D%25B4%25ED%2586%25A0%25EC%25B9%2598%25EB%25A5%25BC%2520%25EC%259C%2584%25ED%2595%259C%2520%25EB%2593%259C%25EB%259D%25BC%25EC%259D%25B4%25EB%25B2%2584%252FCUDA%252FcuDNN%2520%25EC%2584%25A4%25EC%25B9%2598%2520%25EB%25B0%25A9%25EB%25B2%2595%2520%25EC%25A0%2595%25EB%25A6%25AC%26logoUrl%3Dhttps%253A%252F%252Finblog.ai%252Finblog_logo.png%26blogTitle%3D%25EC%258A%25A4%25ED%2583%25AF%25EB%25B8%2594%25EB%25A1%259C%25EA%25B7%25B8%2520-%2520%25EB%258D%25B0%25EC%259D%25B4%25ED%2584%25B0%2520%25EC%2582%25AC%25EC%259D%25B4%25EC%2596%25B8%25EC%258A%25A4&w=2048&q=75)
컴퓨터 사양 및 CUDA 버전 확인
내 컴퓨터가 가지고 있는 GPU카드와 호환이 가능하도록 nvidia의 CUDA 버전을 맞춰주려고 한다.
버전은 확인해보니 아래와 같았다. (링크)


나는 pytorch 2.0.1를 설치해서 사용할 것이기 때문에 아래를 참고해 CUDA 11.8을 설치하고자 한다.

기존 nvidia 프로그램 전체 삭제하기
프로그램 추가/제거에 들어가서 nvidia 관련 프로그램을 모두 삭제한다.
그래픽 카드 드라이버는 최신 버전으로 다시 설치.

Nvidia 그래픽 카드 드라이버 설치
링크에서 자신의 사양에 맞는 드라이버를 우선 설치해준다.
사양을 선택할 때 Windows 드라이버 유형이 헷갈리므로 DCH와 Standard에 대해 알아본다.

나름대로 한 번 이해하고자 써보자면
- DCH는 마소의 DCH 드라이버 원칙에 따라 개발된 것이고
- 표준은 DCH 드라이버 디자인 패러다임 이전에 개발된 것으로
DCH 드라이버 원칙(디자인 패러다임)을 따르냐 아니냐를 구분한 것으로 이해.
알맞게 선택하였다면 다운로드 이후에 설치를 진행한다.
(드라이버 유형은 DCH를 선택하였고 다행히도 문제가 없었다.)

CUDA toolkit 다운로드 및 설치
링크에 들어가서 자신에게 알맞은 프로그램을 선택한다.
나의 경우는 Windows이기 때문에 아래와 같이 선택.


cuDNN v9.7.0 다운로드 및 설치
링크에 들어가서 로그인 이후에 다운로드를 받아야 한다.


로그인 이후에는 이런 화면이 나타다.

우리는 cuDNN v8.7.0을 설치할 것이므로 가장 아래에 있는 Archivd cuDNN Releases에 들어가서 아래의 항목을 찾으면 된다.

다운로드 이후에 압축을 풀어서 각 파일마다 CUDA Toolkit 디렉토리에 복사한다.
- bin 폴더에 있는 .dll 파일을 디렉토리 ''에 복사
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\bin


- include 폴더에 있는 .h 파일을 디렉토리 ''에 복사
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\include


- x64 폴더에 있는 .lib 파일을 디렉토리 ''에 복사
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\lib\x64


환경 변수 설정 확인
시스템 환경 변수 편집에서 환경 변수에 등록이 되어있는지 확인한다.


문제 유무 확인
참고한 블로그처럼 명령 프롬프트에서 다음과 같은 명령어를 진행해 'Result = PASS'가 떠야한다.
"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\extras\demo_suite\deviceQuery.exe"

또한
nvcc --version
을 통해 CUDA 버전이 11.8이 보이면 다 끝.

Reference:
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