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💡 Summary
- 딥러닝 개발을 위한 아나콘다 가상환경 구축 완료
- 1) Python 버전, 2) Tensorflow-GPU 버전 3) CUDA Toolkit 버전 4) cuDNN 버전이 모두 매칭이 되야지 GPU를 사용해서 모델 훈련이 가능해짐..!!
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목적
- Docker가 편리하고 좋기는 한데, 사이트에 업로드된 docker 파일들의 라이브러리들이 구식임
- 새로운 라이브러리가 필요할 때마다 pip install을 통해 설치를 해야되는데, 기존에 도커에 설치된 라이브러리와 새롭게 설치가 필요한 라이브러리가 공통된 기본 라이브러리가 필요하게 되면 버전 충돌 문제가 발생함
- 그냥 docker 사용하지말고 아나콘다 가상환경에서 개발을 일단 진행하고 나중에 웹에서 돌려야되거나 조직이 커져서 공유가 필요하다 싶으면 그 때되서 dockerfiler을 제대로 만들어서 사용해보자…!
1. PC에 장착된 GPU 확인
2. NVIDIA 드라이버 설치
- 현재 PC와 운영체제에 맞는 NVIDA 드라이버 설치
3. Compute capability를 지원하는 CUDA 버전 찾기
- Compute capbility가 8.6이며, microarchitecture가 Ampere에 해당하므로, CUDA SDK 11.0 이상부터 최신버전까지 사용가능
3. CUDA Toolkit 설치
NVIDIA CUDA Toolkit 12.1 Downloads
4. cuDNN 설치
cuDNN 9.1.1 Downloads
