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CUDA

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SeoJungHun edited this page Feb 11, 2025 · 6 revisions

APT 설치 및 버전

CUDA Toolkit

cuDNN

Python

Visual C++ 재배포 가능 패키지 설치

PyTorch

  • Run this Commandpip

    pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

환경 변수 설정

변수 이름 변수 값
CUDA_HOME C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8
변수 이름 변수 값
CUDNN_HOME C:\tools\cuda
Set Path
SET PATH = C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\bin
SET PATH = C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\extras\CUPTI\lib64
SET PATH = C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\include
SET PATH = C:\tools\cuda\bin

아래는 WSL2를 설정하고 Microsoft Store에서 Ubuntu 22,04 LTS를 설치하여 GUI 환경을 구성하고 원격 데스크탑을 통해 연결하는 방법을 마크다운 형식으로 정리한 내용입니다.



WSL2와 Ubuntu 22,04 LTS를 사용한 GUI 환경 구성 및 원격 데스크탑 연결

1. WSL2 설치 및 설정


1.1 WSL2 활성화

PowerShell을 관리자 권한으로 실행하고 아래 명령어를 입력하여 WSL과 WSL2를 활성화합니다.

wsl --install

1.2 기본 WSL 버전을 WSL2로 설정

기본 WSL 버전을 WSL2로 설정합니다.

wsl --set-default-version 2

2.2 Ubuntu 22.04 LTS 설치

Microsoft Store에서 Ubuntu 22.04 LTS를 검색하여 설치합니다.

Microsoft Store url -> https://www.microsoft.com/store/productId/9PN20MSR04DW?ocid=pdpshare

2.3 VSCode에 Remote - WSL 확장 설치

  1. Windows에서 VSCode를 설치합니다.
  2. VSCode를 실행하고, 확장(Extensions) 탭에서 "Remote - WSL"을 검색하여 설치합니다.

2.4 WSL 환경에서 VSCode 실행

  1. Windows 탐색기에서 작업하고자 하는 폴더를 열어둡니다.
  2. VSCode를 실행하고, 왼쪽 하단의 "Remote" 아이콘을 클릭합니다.
  3. "Remote-WSL: New Window" 옵션을 선택합니다.
  4. 설치된 Ubuntu 22.04 LTS 배포판을 선택합니다.

2.5 WSL 환경 설정

  1. VSCode가 WSL 환경에서 실행되면, 필요한 확장 프로그램을 설치할 수 있습니다.
  2. 터미널에서 필요한 개발 도구를 설치할 수 있습니다. 예: 
    sudo apt update
sudo apt install build-essential

2.6 프로젝트 시작

이제 WSL 환경에서 VSCode를 사용하여 프로젝트를 시작할 수 있습니다.

2.7 문제 해결

  • WSL 연결에 문제가 있을 경우, Windows PowerShell에서 다음 명령어로 WSL을 재시작합니다: 
    wsl --shutdown
wsl

3.1 .wslconfig 파일 수정

.wslconfig 파일을 열어서 CPU 코어 수를 조정합니다. 예를 들어, 시스템에 총 20개의 코어가 있고 20%를 사용하고자 한다면, 4개의 코어를 할당하면 됩니다. 또한 사용중인 메모리에 맞춰 성능을 제한을 해주세요. (64GB 사용 중이므로 16GB 설정)

[wsl2]
memory=16GB
processors=4

3.2 WSL2 재시작

변경 사항을 적용하기 위해 WSL2 인스턴스를 재시작합니다. PowerShell을 열고 다음 명령을 실행합니다:

wsl --shutdown

그런 다음 WSL2 인스턴스를 다시 시작합니다:

wsl

이제 WSL2 인스턴스는 설정한 메모리와 CPU 코어 수를 사용할 것입니다. 다시 한 번 확인하려면 다음 명령어들을 실행합니다:

free -h
nproc
cutthewire@DESKTOP:~$ free -h
nproc
               total        used        free      shared  buff/cache   available
Mem:            15Gi       559Mi        14Gi       3.8Mi       712Mi        15Gi
Swap:             0B          0B          0B
4

이 명령어들을 통해 할당된 메모리와 CPU 코어 수를 확인할 수 있습니다.

이제 WSL2와 Ubuntu 22,04 LTS를 사용하여 GUI 환경을 구성하고 원격 데스크탑을 통해 연결할 수 있습니다.

이 가이드를 따라하면 WSL2와 Ubuntu 22,04 LTS를 통해 GUI 환경을 구성하고 원격 데스크탑을 통해 연결할 수 있습니다. 문제가 발생할 경우 로그 파일을 확인하고 서비스 재시작을 시도해보세요.

Learn Microsoft - WSL으로 Linux GUI 앱 실행

Microsoft Apps - Ubuntu 22,04 LTS - Windows에서 무료 다운로드 및 설치

Learn Microsoft - 이전 버전 WSL의 수동 설치 단계



ubuntu 22,04 기준 cuda 설치

1. NVIDIA CUDA 공식 설치 가이드 참고

  • NVIDIA에서 제공하는 CUDA 설치 가이드를 참고하여 NVIDIA 저장소 키를 추가해 보겠습니다.
  • 우분투 22.04 LTS 환경에 맞는 키 링크는 다음과 같습니다:
sudo wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-ubuntu2204.pin
sudo mv cuda-ubuntu2204.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/3bf863cc.pub
sudo add-apt-repository "deb https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/ /"
sudo apt update

2. CUDA 패키지 설치 문제 해결

  • 저장소 키를 해결했다면, 이제 CUDA 패키지를 설치해 보세요:
sudo apt update
sudo apt install nvidia-cuda-toolkit

3. CUDA 확인

CUDA 버전 확인

터미널에서 다음 명령어를 실행하여 설치된 CUDA 버전을 확인할 수 있습니다:

nvcc --version

이 명령어를 실행하면 설치된 CUDA 버전이 출력됩니다.

GPU 사용 상태 확인

터미널에서 다음 명령어를 실행하여 GPU 사용 상태를 확인할 수 있습니다:

nvidia-smi

이 명령어를 실행하면 GPU 정보와 현재 사용 상태가 출력됩니다.

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