[Ubuntu] 딥러닝 서버 만들기 - ubuntu 20.04.3 LTS server에 conda / nvidia-driver-470 / CUDA11.4 설치하기

안녕하세요 pulluper 입니다 😃😃😃

 

오랜만에 ubuntu server에 cuda 설치를 다시 해보았는데요.

 

이번에는 서버에 설치 하는 방법에 대하여 알아보겠습니다. 🕋🕋

 

만약 여러가지 version으로 cuda를 이용해야 한다면, conda 를 이용하시는 것이 좋을것 같네요. 

 

오늘은 conda 설치, driver 설치, cuda 설치를 알아보겠습니다. 😎

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이제 막 개시한 따끈따끈한 ubuntu 20.04.3 LTS server입니다. 

 

초기 설정을 하기 위해서 local에 cuda와 cudnn을 설치하려고 하는데, 

 

특성상 여러가지 version의 cuda를 사용하기 때문에 version관리의 편리성을 위해서 conda를 이용할 예정입니다. 

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1. conda 설치하기 (install conda)

 

 

1-1) 자신의 local package manager update 하기 

sudo apt-get update

 

1-2) 아나콘다 사이트에서 자신이 원하는 version 확인 후 다운로드 

 

https://repo.anaconda.com/archive/ 에서 여러 version 확인 할 수 있습니다. 

 

Anaconda3 version

저는 위와같이 (Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh) 를 받기로 했습니다. 

다음과 같은 명령어로 다운 받을 수 있습니다. 

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh

 

1-3) 아나콘다 설치 

 

이제 받은 경로에서 다음과 같이 설치를 해 줄수 있습니다. 

bash Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh

이후 시키는 대로 ENTER를 누르고 'yes'를 입력합니다.

 

install anaconda

 

1-4) 환경변수 입력

 

~/.bashrc 에 들어가서 환경변수를 입력합니다. 

nano ~/.bashrc

anaconda 설치 경로 + "\bin" 을 추가해 줍니다. 파일 맨 아래에 다음을 추가합니다. 

export PATH="$HOME/anaconda3/bin:$PATH"

이후 환경변수 적용을 시킵니다. 

source ~/.bashrc

 

이제 conda 의 명령어를 인식하고 다음 명령어로 version을 알 수 있습니다. 

conda -V

conda version

그렇다면 conda는 성공적으로 설치 한 것입니다. 😀

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2. Linux nvidia driver 설치

 

2-1) 설치 가능한 driver확인

ubuntu-drivers devices

다음 명령어를 치면 여러가지 설치 가능한 driver를 알 수 있습니다. 

설치가능 driver

여기서 중요한 점은 CUDA tookling version과 driver version 호환을 잘 보셔야 합니다. 

 

그 정보는 다음 사이트에서 알 수 있는데, 여기서 완전히 맞는 version을 하는게 중요합니다. 

 

https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html

Release Notes :: CUDA Toolkit Documentation

 

예를들어 저는 CUDA11.4 를 깔고 싶은데 driver 가 470.xx.xx 이상인 것을 호환한다고 하면

 

더 높은 version 의 드라이버를 설치하는 것 보다 그냥 470 을 설치하는게 경험적으로 안전했습니다. 

 

(물론 깔았다가 안 되면 다시 지우고 깔면 됩니다 ^^)

cuda toolkit and nvidia driver

2-2) repository 추가

 

다음 명령어로 ppa 를 repository 에 추가합니다, 

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa

2-3) update 

 

패키지 업데이트를 해 주고, 

sudo apt update

 2-4) driver 선택 후 설치 합니다. 

sudo apt-get install nvidia-driver-470

2-5) 재부팅 후

sudo reboot

2-6) 드라이버 설치 확인 

nvidia-smi

or

cat /proc/driver/nvidia/version

그러면 그래픽 카드 인식을 하고 결과로 각각 다음과 같이 나옵니다, 

nvidia-smi

cat /proc/driver/nvidia/version

 

이제 graphic driver 도 무사히 깔렸습니다.

 

마지막으로 CUDA를 깔아보도록 합시다. 😎

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3. CUDA 11.4 설치

 

다음 사이트에서 자신의 설정에 맞는 cuda tooklit 설치방법을 제공해 줍니다, 

 

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

CUDA Toolkit Archive

 

저는 안전하게 driver에 맞는 11.4 의 첫 버전인 11.4.0 에 들어가서 컴퓨터 환경에 맞게 클릭 후 설치를 진행했습니다. 

 

Installer type 은 deb(local) 로 진행하였습니다. 

cuda tookit 11.4.0

cuda toolkit 11.4.0

위에서 제공하는 명령어를 하나씩 보겠습니다. 

 

3-1) pin 받기

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin

3-2) pin 옮기기

sudo mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600

3-3) deb 받기

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.4.0/local_installers/cuda-repo-ubuntu2004-11-4-local_11.4.0-470.42.01-1_amd64.deb

3-4) 데비안 패키지 cuda-repo-ubuntu2004-11-4-local 설정

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2004-11-4-local_11.4.0-470.42.01-1_amd64.deb

3-5) key 에 추가

sudo apt-key add /var/cuda-repo-ubuntu2004-11-4-local/7fa2af80.pub

3-6) 패키지 업데이트

sudo apt-get update

3-7) 설치

sudo apt-get -y install cuda

 

자 여기까지 잘 따라오셨다면 한번에 잘 설치를 하실 수 있었을 겁니다. 😎😎😎

 

그런데 설치를 위해서 여러 블로그를 전전하며 설치하다 version이 꼬였다면 ㅠㅠ 지우고 다시 설치를 해야 합니다. 

 

그것은 추후에 포스팅 해보겠습니다. 

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4. nvcc 인식

 

마지막 확인을 위해 다음 명령어를 쳐 보았는데 저런 결과가 있습니다. 

nvcc -V

nvcc -V

이 때, 👿 절대로 위의 명령어를 치시면 안됩니다 👿

 

우리는 이미 쿠다 툴킷을 11.4, nvidia driver 470 version 등으로 맞추어 놓았는데 저 명령어는

 

CUDA10.1 tooklit을 다시 깔아서 다시 지우고 설치의 늪으로 초대합니다. 

 

그렇다면 nvcc 명령어 인식을 위해서는 어떻게 해야 할까요? 

 

간단합니다~ 폴더를 확인하고 환경변수만 설정해 주면 됩니다.

 

여기까지 따라오셨으면 쉽게 설정 가능할 것입니다. 

 

4-1) cuda-11.4 폴더 확인

 

/usr/local/ 경로에서 cuda 폴더를 확인해 봅니다. 

cd /usr/local

ls 로 다음 폴더들을 확인합니다. 여기서 cuda-11.4 폴더를 확인해 줍니다. 

confirm cuda-11.4 folder

 

 

4-2) bashrc 변경

sudo nano ~/.bashrc

 

4-3) 맨마지막줄에서 다음 추가

export PATH=/usr/local/cuda-11.4/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.4/lib64:${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

 

4-4) bashrc 적용

source ~/.bashrc

 

4-5) 확인

nvcc -V

다음 결과가 나오면 성공입니다. 

nvcc -V

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네 이제 아름답게 한번에 딥러닝을 위한 conda/driver/CUDA 설치에 대하여 알아보았습니다. 

 

저는 마지막 nvcc 확인을 위해서 toolkit 을 까는 바람에.. 완전히 꼬여버렸었습니다. ㅠㅠ

 

여러분들은 한번에 성공하시길 바라겠습니다. 😎😎😎😎

 

다음 포스팅은 이제 deep learning server 마무리로 cudnn 과 pytorch 등의 library 설치에 대하여 알아보겠습니다. 

 

질문과 의견은 항상 환영입니다. 

 

감사합니다. ✌💕🤣