# CUDNN

Install CUDA 11.8 & CUDNN 8.9.1 on Ubuntu 20.04
CUDA NOTE: 이미 호환되는 driver 확인 후 설치하였으니 여기서 driver는 해제하고 설치한다 설치가 완료되면 아래처럼 뜬다 여기서 뜨는 WARNING은 graphic driver를 같이 설치하지 않아서 뜨는 것 때문에 호환되는 드라이버를 설치하였다

텐서플로우 gpu 설정
참고사항 및 DISCLAIMER > 본 가이드라인은 window 유저와 NVIDIA 그래픽카드를 가지고 계신분들을 위해 작성되었습니다. 아쉽지만 맥 유저나 AMD 그래픽카드를 가지고 계신 분들은 다른 방법을 권장드립니다. 😊 설정 프로세스 Overview 그래픽카드

ModuleNotFoundError: No module named 'nvidia'
윈도우에서 nvidia.cudnn import 시 또는 TensorFlow 프레임웍 사용 소스 빌드 시 아래와 같은 에러가 발생하는 경우Windows OS에서는 TensorFlow 2.10까지만 GPU를 지원합니다.https://www.tensorflow.or

cuda 사용하기
https://prlabhotelshoe.tistory.com/23참고하였다.글 내용에 수정된 부분이 약간 헷갈려서 정리하고자 글을 쓴다.2080ti 사용중cuda 테스트를 위해 cuda버전 확인하고https://developer.nvidia.com/

A100 Node 환경설정(2) - cuDNN, Fabric Manager 설치
이전 포스트에 이어서 추가로 설치해야 할 것은 cuDNN과 Fabric Manager이다.cuDNN은 엔비디아 CUDA 딥 뉴럴 네트워크 라이브러리로 GPU 가속화를 지원해주는 라이브러리이다.cuDNN은 CLI로 바로 설치하기는 어렵고, Nvidia의 홈페이지에서 다운

(설치 후) GPU, CUDA, cuDNN 버전 확인
윈도우 명령 프롬프트에서 nvcc --version을 입력하면 설치된 cuda version을 확인할 수 있다.현재 CUDA 11.8이 설치되어 있는 것을 확인할 수 있다. 1\. cuDNN 버전 8 이전C: > Program Files > NVIDIA GPU Comp

Window에서 CUDA 11.8, cuDNN 8.7.0 설치
전 포스팅에서 확인한 버전에 맞는 CUDA를 다운로드 하며, 이때 버전은 각자 컴퓨터에 깔려있는 window 또는 linux 버전에 맞게 선택한다. 본인은 아래 링크에서 CUDA 11.8를 다운로드하였다. 본인: Window -> x86_64 -> 11 -> exe(l

(설치 전) GPU, CUDA, cuDNN 버전 확인
더 빠른 실습 환경을 구축하기 위해 CUDA, cuDNN를 설치하여 GPU 환경을 설정할 수 있는데요, 제가 anaconda 설치 이후부터 여러 사이트를 찾아보며 설치하고 실행했던 과정을 정리해보았습니다.cuda 설치 전 cuda compute capability 확인

[Environment] Cuda & Cudnn GPU환경 구축
딥러닝 모델 학습을 하다보면, 학습 소요시간으로 거의 필수적으로 CUDA와 CUDNN을 사용하게 된다. 이번 포스팅에서는 CUDA와 CUDNN의 환경 구축 방법에 대해서 알아본다.

Window에 CUDA, cuDNN, Tensorflow 설치 방법
저는 원래 맥 유저인데 윈도우로 개발할 일이 있었어요.개발하기 전 첫단계, 환경 세팅이죠?! 이게 가장 귀찮고 오래 걸리는 일 같아요 오늘은 CUDA,cuDNN,Tensorflow 에러없이 설치하는 방법에 대해 말씀드리도록 하겠습니다!방법은 크게 아래와 같습니다. 그래

PyTorch Study - 1, 환경 설정
Anaconda 설치자신의 컴퓨터 환경에 맞는 Anaconda 설치하기https://www.anaconda.com/download/Anaconda prompt 실행conda version 체크conda update가상환경 생성가상환경 활성화/비활성화PyTorc
추가 환경설정
머신 이미지로 GCP를 설정하는경우 conda나 python이 이미 깔려 있다.이때 base에는 이미 numpy나 pandas와 같이 파이썬에 의존성이 있는 라이브러리가 존재하여 파이썬을 바꾸려고 하면 문제가 생길 수 있다.이런 문제를 해결하기 위해 새로운 가상환경을

CUDA, CuDNN 설치
현재 PC(또는 PC내 가상환경)에 설치된 Tensorflow 버전을 확인한다Tensorflow 공식 홈페이지에서 설치된 Tensorflow 버전과 호환되는 CUDA, CuDNN 버전을 확인한다https://www.tensorflow.org/install/so

[win10/RTX 3060] Local에 CUDA를 설치해 Deep Learning 환경 구성하기
CUDA와 cuDNN, PyTorch(가상환경 사용)를 설치해 DL 환경 구성을 Local에 하자.
GPU 환경 세팅 (cuda, cudnn)
GPU : NVIDIA GeForce RTX 3060환경 : Window참고알맞는 cuda버전은 'nvidia 3060 cuda'등으로 구글링을 통해 찾았다. 내 GPU(NVIDIA GeForce RTX 3060)에 맞는 버전은 다음과 같았다.cuda : 11.7cud