Windows 환경에서 딥러닝 모델을 돌릴 경우, Github 등을 통해 공개된 모델이나 라이브러리 등을 활용하게 되는 경우가 많다. 이렇게 오픈소스로 제공하는 소스들의 대부분은 기본적으로 Linux 환경에서 개발되었기 때문에 이를 Windows환경에서 돌려보려면 여러가지 문제점들이 발생한다. 다행히도 MS에서 WSL(Windows Subsystme for Linux) 기능을 제공하고 있어 Windows에서도 Linux환경을 세팅할 수 있다. WSL2 활성화 하기 WSL2를 활성화하기 위해서는 기본적으로 Windows10, 버전 2004, 빌드 19041 이상에서만 가능하다. 하지만, CUDA 환경을 구성하기 위해서는 빌드 20150 이상이 필요하기 때문에Windows Insider Program을 먼저..

이번 포스트에서는 Windows10 2004 버전에서 부터 공개된 WSL2를 활용해 Ubuntu + CUDA 로 구성된 딥러닝 개발환경을 구성해보려고 한다. WSL2에서 CUDA 설치하기 Windows10에서 Ubuntu 사용하기 에서 WSL2를 활성화 시켜 Ubuntu를 설치했다. 이제 WSL환경에서 CUDA를 설치해야 한다. NVIDIA Driver 설치하기 NVIDIA에서 제공하는 CUDA on WSL 페이지에서 Driver를 다운받고, 설치한다. CUDA Toolkit 설치하기 먼저 CUDA를 설치하기 위한 network repository를 설정한다. apt-key adv --fetch-keys http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/..