딥러닝서버 환경구축 (NVIDIA드라이버, CUDA, CUDNN)

1. NVIDIA 드라이버 설치

설치할 NVIDIA 드라이버 버전 : 460.84

# yum update

 

◆ 현재 드라이버 확인 # lspci -k | grep -EA3 'VGA|3D|Display'

01:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation TU102 [GeForce RTX 2080Ti 11GB] (rev a1)

          Subsystem: ASUSTeK Computer Inc. GP106 [GeForce RTX 2080Ti 11GB]

          Kernel driver in use: nouveau

          Kernel modules: nouveau

01:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation TU102 [GeForce GTX 1060 6GB] (rev a1)

          Subsystem: ASUSTeK Computer Inc. GP106 [GeForce GTX 1060 6GB]

          Kernel driver in use: nouveau

          Kernel modules: nouveau

 

◆ NVIDIA 드라이버 다운로드 

wget https://www.nvidia.co.kr/content/DriverDownload-March2009/confirmation.php?url=/XFree86/Linux-x86_64/460.84/NVIDIA-Linux-x86_64-460.84.run&lang=kr&type=TITAN 

 

# yum install kernel-devel

# yum install kernel-headers

# yum install epel-release

# yum install dkms

# yum install make

# yum install gcc

 

◆ nouveau blacklist 등록

# echo 'blacklist nouveau' >> /etc/modprobe.d/blacklist.conf

# dracut /boot/initramfs-$(uname -r).img $(uname -r) --force

# reboot

 

 

◆ NVIDIA 드라이버 설치파일 실행

# bash NVIDIA-Linux-x86_64-*.run

1. WARNING: nvidia-installer was forced to guess the X library path '/usr/lib64' and X
           module path '/usr/lib64/xorg/modules'; these paths were not queryable from the
           system.  If X fails to find the NVIDIA X driver module, please install the
           `pkg-config` utility and the X.Org SDK/development package for your distribution
           and reinstall the driver
OK

2. Install NVIDIA's 32-bit compatibility libraries?
YES

3. Would you like to run the nvidia-xconfig utility to automatically update your X
  configuration file so that the NVIDIA X driver will be used when you restart X?  Any
  pre-existing X configuration file will be backed up.
YES

4.  Your X configuration file has been successfully updated.  Installation of the NVIDIA
  Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 (version: 390.59) is now complete.
OK

# Reboot

 

◆ NVIDIA 드라이버 버전 확인
# nvidia-smi

 

 

 

2. CUDA 11.0 설치

# yum install gcc-c++ make binutils libtool autoconf automake patch pkgconfig redhat-rpm-config gettext

 

◆ CUDA드라이버 설치

서버로컬에 .run 파일 설치

# wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.0.3/local_installers/cuda_11.0.3_450.51.06_linux.run

# sh cuda_11.0.3_450.51.06_linux.run

accept 입력

드라이버 선택 enter 눌러서 해제 (X삭제) --> 기존 NVIDIA드라이버 설치했을 경우 CUDA설치시 굳이 또 설치 안해도됨.

install 선택

 

◆ cuda.sh 파일 수정

# vi /etc/profile.d/cuda.sh

아래 내용 입력
PATH=$PATH:/usr/local/cuda-11.0/
export PATH

 

◆ cuda.csh 파일 수정

# vi /etc/profile.d/cuda.csh

아래 내용 입력
set path=($path /usr/local/cuda-11.0/bin)

 

◆ cuda.conf 파일 수정
# vi /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf

아래 내용 입력
/usr/local/cuda-11.0/targets/x86_64-linux/lib
/usr/local/cuda-11.0/lib64

 

◆ .bashrc 파일 수정

# vi ~/.bashrc

하단에 아래 내용 입력
export PATH=/usr/local/cuda-11.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

 

# source ~/.bashrc

 

◆ 설치된 cuda 버전 확인
# nvcc –V

 

◆ 기본 제공된 CUDA Sample 테스트

저장된 샘플 파일 경로에서 make 실행

Make 완료 후 테스트 및 결과 확인

# cd ~/NVIDIA_CUDA-11.0_Samples

# make

 

 

 

3. CUDNN 8.2.0 라이브러리 설치

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download 경로에서 파일 다운로드 가능( NVIDIA 계정 필요)

 

◆ CUDNN 8.2.0 다운로드

wget https://developer.nvidia.com/compute/machine-learning/cudnn/secure/8.2.0.53/11.3_04222021/cudnn-11.3-linux-x64-v8.2.0.53.tgz

 

◆ CUDNN 압축해제 및 파일 이동

다운로드 받은 파일로 이동

tar xvzf cudnn-11.3-linux-x64-v8.2.0.53.tgz
cp -P lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-11.0/lib64/
cp include /usr/local/cuda-11.0/include/
chmod a+r /usr/local/cuda-11.0/lib64/libcudnn*

 

◆ 설치된 CUDNN 버전 확인

cuDNN 적용 확인 : cat /usr/local/cuda-11.0/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
(cuDNN 8.2.0 버전 설치 확인)