[Ubuntu] 리눅스 딥러닝 연구개발 환경 설정

설치할 개발 환경

OS : ubutu 20.04

그래픽카드 : RTX 3090 두 개

cuda : 11.1

cuDNN : v8.0.5

 

 

 

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    1. ubuntu 설치    

우분투(Ubuntu) 설치 USB만들기 in MacOS

ubuntu 설치를 위한 USB를 만들어준다.

 

현재 22.04 버전이 자동으로 설치 되는데, 이전 버전을 받고 싶으면

https://ubuntu.com/download/alternative-downloads

위 링크에서 받으면 된다.

 

USB를 꼽고 컴퓨터 재부팅 후 F2 혹은 Delete 를 연타하여 BIOS에 진입 후 booting 순서를 해당 USB가 맨 앞으로 오도록 바꿔준다.

이후 설치를 진행한다.

 

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    2. ubuntu 기본 설정    

$ sudo apt update
$ sudo apt-get install build-essential
$ sudo apt-get install -y gnome-tweak-tool
$ sudo apt-get install vim

그놈트윅을 설치 안할 시 종종 그래픽드라이버 설치가 안됬었다.

build-essential 은 gcc 설치를 포함하며, 안할 시 cuda 설치에 에러가 난다.

 

( ubuntu 버전에 따라 gnome-tweak-tool -> gnome-tweaks )

 

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    3. ubuntu 그래픽 드라이버 설치    

아래 명령어를 통해 그래픽카드를 확인

$ sudo lshw -c display

'driver=nouveau' 라고 뜨면 드라이버 설치가 필요하다.

간단하게 자동 추천되는 드라이버로 설치하자

$ sudo ubuntu-drivers autoinstall

 

특정 버전의 드라이버를 설치하고자 하면, 설치 가능한 driver 목록을 확인하고, 원하는 드라이버 버전을 설치한다.

$ sudo ubuntu-drivers devices
$ sudo apt install nvidia-driver-470

 

설치 완료 후 재부팅 후 잘 설치되었는지 확인해본다.

# 다시 그래픽카드 확인 명령어를 통해 driver=nvidia로 바뀌었는지 확인.
$ sudo lshw -c display

# 바뀌지 않았다면 아래 명령어가 nvidia를 출력하는지 확인
$ prime-select query

# 다른 명령어를 출력한다면 nvidia로 바꿔준다.
$ sudo prime-select nvidia

# 마지막으로 그래픽카드 확인
$ nvidia-smi

 

 

 

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    4. CUDA & cuDNN 설치   

1-1) 본인의 그래픽카드와 맞는 CUDA 버전을 확인한다.

https://en.wikipedia.org/wiki/CUDA#Version_features_and_specifications

RTX 3090은 8.6 으로 CUDA 11.1~ 버전을 설치해야 한다.

 

 

1-2) 또한 본인의 그래픽 드라이버와 맞는 CUDA 버전도 확인해준다.

https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html#cuda-major-component-versions__table-cuda-toolkit-driver-versions

필자는 Driver Version 470.141.03 을 받았고, CUDA 11.4 미만을 받아야 한다.

1-3) 따라서 CUDA 11.1 버전을 설치해준다.

https://developer.nvidia.com/cuda-11.1.0-download-archive

 

아래 명령어를 입력해주면 CUDA 설치가 시작된다

 

Continue -> Accept -> Driver만 선택 해제 후

Options > Samples Options > Change... > /home/<user>/cuda/ 로 변경 후 완료

Install 눌러준다.

 

 

1-4) 환경변수 설정

설치 후 nvcc --version 명령어가 안먹힌다면 환경변수 설정을 해준다.

vim ~/.bashrc 로 .bashrc 파일을 열고 아래 내용을 넣는다.

export PATH=/usr/local/cuda-11.1/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

이를 적용시키자

$ source ~/.bashrc
$ nvcc --version

 

 

2) cuDNN 설치

11.x 에 맞는 cuDNN 을 다운받아 설치한다.

해당 페이지는 로그인(회원가입) 과정이 필요하다.

https://developer.nvidia.com/cudnn

 

agree checkbox를 누르고 Archived cuDNN Releases 를 선택하여 버전에 맞는 cuDNN을 설치해준다.

 

# 압축 해제
$ tar -xzvf cudnn-11.1-linux-x64-v8.0.5.39.tgz
# 설치
$ sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
$ sudo cp -P cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
# 설치 확인
$ cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
$ ldconfig -N -v $(sed 's/:/ /' <<< $LD_LIBRARY_PATH) 2>/dev/null | grep libcudnn

 

 

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    5. Anaconda 설치    

https://nuggy875.tistory.com/162

[Ubuntu] 우분투 Anaconda 설치

 

가상환경 파일을 .yml로 만들어놓고 쓰면 편하다.

conda env create -f environment.yml

 

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    6. 기타    

-  폴더 이름 영문으로 변경

한글로 설치했다면 폴더 이름 (다운로드, 바탕화면 등..)을 영어이름으로 변경해두는것이 편하다.

 

Ubuntu 우분투 한글 폴더 이름 영어로 바꾸기

 

-  하드 드라이버 HDD 인식

외장 하드가 있다면 이를 인식시켜주는 과정이 따로 필요하다.

우분투 HDD 하드 인식, 마운트시키기

 

-  Chrome 설치

https://www.google.co.kr/chrome/?brand=CHBD&gclid=EAIaIQobChMI3Z2kkbHL-QIVEY3CCh1QpQByEAAYASAAEgKC1fD_BwE&gclsrc=aw.ds

-  VSCode 설치

https://code.visualstudio.com/

$ sudo apt install ./~~~~~~~.deb