Remarks
설치환경: Linux Ubuntu 16.04 (x86_64)
GPU: NVIDIA GTX 1080 ti
NVIDIA Graphic Driver version: 410.38 (418.56도 가능)
CUDA Toolkit version: 10.0
Python version: 3.6.7
Tensorflow-gpu version: 1.14.0
설치파일 다운로드 page: https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1604&target_type=runfilelocal
각각의 version이 호환되지 않으면 제대로 실행되지 않기 때문에 설치 전 먼저 설치하려고 하는 version을 확실히 알아야합니다.
1. CUDA 10.0 Toolkit 설치파일 다운로드
https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1604&target_type=runfilelocal 에서 자신의 설정에 잘 맞추어 파일을 다운로드합니다.
cuda_10.0.130_410.48_linux.run: 410.38 version graphic driver가 포함된 cuda 10.0 설치파일
다운받은 설치파일의 실행권한을 얻습니다.
sudo chmod +x cuda_10.0.130_410.48_linux.run
2. Nouveau Driver 제거
Ubuntu에서 기본적으로 깔려있는 Nouveau driver와 설치하려는 graphic driver가 충돌하는 문제가 발생하기 때문에 먼저 이를 제거해주어야 합니다.
$ sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade
$ sudo apt-get remove nvidia* && sudo apt autoremove
$ sudo apt-get install dkms build-essential linux-headers-generic
$ sudo vi /etc/modprobe.d/blacklist.conf
// Append below contents in blacklist.conf
blacklist nouveau
blacklist lbm-nouveau
options nouveau modeset=0
alias nouveau off
alias lbm-nouveau off
$ echo options nouveau modeset=0 | sudo tee -a /etc/modprobe.d/nouveau-kms.conf
$ sudo reboot
3. NVIDIA Graphic Driver 설치
NVIDIA graphic driver를 설치하기 위해선 먼저 linux에서 graphic display와 input device들을 관리하는 X server를 끄고 GUI 관련 서비스들을 종료시켜야 합니다.
Ctrl + Alt + F1 을 눌러 console창으로 변경 후 로그인합니다
$ sudo service lightdm stop
$ cd /path/of/runfile
$ sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run
4. 환경변수 추가
CUDA 설치가 되었으면 설치된 cuda library를 읽어올 수 있도록 환경변수를 추가해야 합니다.
$ vi ~/.bashrc
// Append below contents in ~/.bashrc
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-10.0
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-10.0/lib64
5. CUDA가 제대로 설치가 되었는지 확인합니다.
CUDA 설치 시 sample을 포함했다면 sample code를 빌드하여 검증해볼 수 있습니다.
$ cd NVIDIA_CUDA-10.0_Samples
$ cd 0_Simple/asyncAPI
$ make
$ ./asyncAPI
6. CuDNN 설치
https://developer.nvidia.com/rdp/form/cudnn-download-survey에서 로그인 후 약관에 동의하고 자신의 CUDA version과 환경에 맞는 cuDNN library를 다운로드 합니다. 다운받은 압축파일을 풀고 안에 있는 파일들을 설치한 CUDA 폴더로 옮기면 됩니다.
$ tar -zxvf cudnn-10.0-linux-x64-v7.6.3.30.tgz
$ sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-10.0/include
$ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-10.0/lib64
7. Tensorflow-gpu 설치
https://www.tensorflow.org/install/source#tested_build_configurations에서 자신의 CUDA, cuDNN 버전을 확인하고 설치합니다.
$ pip install tensorflow-gpu
8. 검증
$ python
> import tensorflow as tf
> tf.Session()