Multi-GPU가 설치된 서버에서 여러 사람과 협업을 하게 되면 GPU를 나눠 쓰는 경우가 종종 있다. 여러 대의 GPU중 몇 개만 선택, 할당하여 학습에 사용하고 싶다면 먼저 할당 되어 있는 (다른사람이 사용하고 있는) 혹은 사용하고 싶은 GPU의 번호를 확인하고 $ nvidia-smi 사용할 GPU 번호를 결정하고 트레이닝 코드를 돌릴 시 아래와 같이 수행하자 (GPU는 0번부터 시작) - GPU 2번만 사용하여 train.py 실행 $ CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python train.py - GPU 0, 1번을 사용하여 train.py 실행 $ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python train.py 위 방법으로 다른 사람의 코드를 코드 수정 없이 자신의 GPU를 ..
Ubuntu 우분투 서버를 켜놓고 카페나 외부에서 코딩하는 경우가 많은데, 간헐적으로 Ubuntu 서버 인터넷이 끊겨 난감한 상황이 한 둘 있었다. 이에 해결책을 실행하였고, 앞으로 끊김 현상이 생기는지 두고 보겠다... 환경은 Ubuntu 18.04 터미널에서 아래 파일을 root권한으로 열고 sudo vim /etc/default/avahi-daemon 아래와 같이 AVAHI_DAEMON_DETECT_LOCAL 의 값을 0으로 설정한다. AVAHI_DAEMON_DETECT_LOCAL=0 재부팅!
새로운 컴퓨터가 생기거나 몇가지 오류 등으로 우분투를 다시 깔아야 할 일이 너무 많아져 계속 구글링 하기 귀찮아서 이것만 보고 깔 수 있게 모두 간단하게 정리 해두려고 한다. 1. Ubuntu 설치 USB 제작 (in MacOS) https://nuggy875.tistory.com/54 우분투(Ubuntu) 설치 USB만들기 in MacOS 1. Ubuntu iso 파일 다운 ubuntu iso 링크 2. iso파일 -> img 파일 $ hdiutil convert -format UDRW -o 다운받은 경로/ubuntu-버전.img 설치할 경로/ubuntu-버전.iso 예시) $ hdiutil convert -format UDRW -o ~/D.. nuggy875.tistory.com 2. Ubuntu 듀..
ubuntu 18.04 RTX 2080 cuda 9.2 cudnn 7.6.4 pytorch 1.3.0 nvcc fatal unsupported gpu architecture 'compute_75' 에러 발생... 아래와 같이 nvcc compiler가 더 낮은 버전의 compute capability를 사용하도록 임의로 조정해주면 해결 된다. export TORCH_CUDA_ARCH_LIST="7.0" 출처 : https://github.com/torch/torch7/issues/1190
Cuda Remove sudo apt-get --purge remove 'cuda*' sudo apt-get autoremove --purge 'cuda*' /usr/local/ 폴더에 cuda 폴더가 남아있으면 지워주자 cuda든 cuda_9.x 든 뭐든 몽땅! CUDA 설치 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 깔고자 하는 버전을 선택하여 .run file 다운로드 빨간 글씨는 버전에 맞게 수정하여 실행 cd ~/Downloads/ sudo mv cuda_10.0*.* ~/ sudo chmod +x cuda_10.0*.* ./cuda_10.0.176_384.81_linux.run --override EULA License에서는 그래픽드라이버는 설치하..
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