WSL2로 CUDA 개발환경 구성하기

2020. 8. 20. 10:48Dev/Linux

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/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub

sh -c 'echo "deb http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64 /" > /etc/apt/sources.list.d/cuda.list'

sudo apt-get update

그리고 cuda-toolkit-10-0을 설치한다.

공식문서에는 11버전으로 설명이 되어있으나 OpenCV 컴파일시 문제가 발생하여 10버전을 설치한다.

cuDNN 설치하기

먼저 설치한 CUDA 버전에 맞는 Linux용 cuDNN을 NVIDIA에서 제공하는 cuDNN 홈페이지에서 다운받아야 한다.

앞에서 CUDA 10.0을 설치했기 때문에 이를 지원하는 가장 최신 버전인 cuDNN v7.6.5를 설치한다.

버전별로 설치 cuDNN의 라이브러리 종류가 여러가지가 있는데, 샘플예제가 포함되어 있는 Developer Library를 다운받는다.

다운받은 cuDNN 설치파일을 /usr/local/cudnn/로 이동하고, 아래 명령어를 통해 설치한다.

tar -xzvf cudnn-10.2-linux-x64-v7.6.5.32.tgz

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include

sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64

sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

/usr/local/cuda/는 cuda가 기본으로 설치되는 경로로, 만약 cuda를 다른 경로에 설치했다면 해당 경로로 바꿔야 한다.

...

꼭 이렇게 cuda를 직접 설치하지 않고 docker 이미지를 통해 쉽게 cuda를 사용하는 방법도 있다.

Reference

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