# CUDNN

dev_halo

nvidia 드라이버 고급 검색cuda toolkit achivecudnn achive

hugingstar

상황 : 오늘도 파이참을 켜서 평화롭게 딥러닝 모델을 학습시키려는데, 아니이게 무슨일인가 cpu로 돌렸더니 너무 느리다. gpu를 사용하면 텐서플로우(TF) 연산을 빠르게 할 수 있다고 하여 cuda를 깔아서 딥러닝에 gpu 사용하는 방법을 정리하기로 하였다.나의 TF

bbirong

YOLOv4 공식 깃허브에서 CuDNN 버전은 8.0.2 이상이 좋다고 한다.하지만 tensorflow에 맞춰서 7.6.5를 설치하려고 한다.먼저 아래의 사이트에 접속한다.https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive이 중

hong-brother

cuda 버전에 맞는 cudnn 다운로드 제주 드론(JDA) - Download cuDNN v8.2.1 (June 7th, 2021), for CUDA 11.x 압축해제 파일 복사 cudnn 설치 확인 의존성 패키지 설치

hailee98

###내 데스크탑 정보 CPU : i7-10700 RAM : 32Gb GPU : RTX 3080ti Ubuntu 18.04 1. NVidia 드라이버 설치 Software Updater에 들어가면 왼쪽 하단의 Settings..에 들어가 이와 같이 Additional Drivers에 들어가면 다운 받을 수 있다. 난 이미 다운 받았기때문에 Appl...

cychoi74

sudo apt purge nvidiasudo apt remove nvidia-sudo rm /etc/apt/sources.list.d/cudasudo apt autoremove && apt autocleansudo rm -rf /usr/local/cuda sudo

cychoi74

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jinhasong

https://developer.nvidia.com/cuDNN에서 CUDA 버전에 맞는 cuDNN을 다운로드한다.

xdfc1745

장치관리자 -> 디스플레이 어댑터 -> 내 GPU 확인https://en.wikipedia.org/wiki/CUDA위 페이지의 표를 참고하여 내 GPU를 찾고 코어수를 확인한다.내 컴퓨터에서 GPU는 RTX 1050이므로 코어수는 6.1개이다.https&#x

mk0612

(참고. 설치하는 PC는 디스크는 모두 포맷이 된 상태에서 시작하였음) 1. 준비 (드라이버 다운로드 및 부팅 usb 만들기) > ubuntu 18.04.5 LTS (Bionic Beaver) Desktop image 다운로드