RTX 3000 Series GPU Setting for window10

최근 컴퓨터 조립으로 rtx 3000 series를 window 환경에서 setting을 하게되었다.

일단, pytorch 및 tensorflow gpu동작이 잘 되는것을 확인하였는데, 이 글을 통해 향 후 셋팅하면서 수고스러운일을 덜기 위해 작성한다.

 

GPU 는 RTX3090 기준으로 작성되었습니다.

 

 

1. Anaconda 설치

-> 최신 anaconda 대신 나는 이전 버전을 설치하였다

repo.anaconda.com/archive/ -> Anaconda3-2020.02-Windows-x86_64  검색해서 다운받을 수 있다.

 

2. CUDA 및 cudnn 설치

-> 이 부분이 gpu 사용을 위해 가장 중요한데, 

2.1) CUDA ->CUDA Toolkit 11.1.1 -> 파일명(cuda_11.1.1_456.81_win10) -> install

 

2.2) CUDNN -> Download cuDNN v8.0.5 (November 9th, 2020), for CUDA 11.1 -> 파일명(cuda_11.1.1_456.81_win10cudnn-11.1-windows-x64-v8.0.5.39) -> 압축해제 -> CUDA경로(C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1)로 들어가 덮어 씌우기를 한다.

덮어 씌울때 폴더는 (bin, include, lib, NVIDIA_SLA_cuDNN_Support.txt) 가 될것이다.

 

3. 가상환경 생성 및 tf, pytorch 설치   (tensorflow -> 2.4.0-rc0 / pytorch -> 1.7.1)

pytorch

-> conda create -n pytorch_test python=3.8

-> conda activate pytorch_test

-> conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.0 -c pytorch

 

tensorflow

-> conda create -n tensorflow_test python=3.7

-> conda activate tensorflow_test

tensorflow whl 파일 다운2.4.0rc0-cp37 (링크)

-> pip install tensorflow-2.4.0rc0-cp37-cp37m-win_amd64.whl

-> pip install numpy==1.19.3

 

 

4. GPU test

pytorch

import torch

torch.cuda.is_available() # True

torch.cuda.get_device_name(0) # RTX 3090

torch.cuda.device_count() # 1

 

 

tensorflow

import tensorflow as tf

print(tf.__version__) # 2.4.0rc0

print(tf.test.is_gpu_available) # True

 

 

 

 

ps) 혹시나 'cudnn64_8.dll not found' 오류가 뜰 수 있다.

그럴땐 'C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\bin\bin'  경로에서 cudnn64_8.dll 파일을 복사후 상위 폴더에 붙어넣기 해주면 해결 할 수 있다.

-> 우분투에서는 설정하기 참 간편한데... 정신건강을 위해서는 우분투를 사용하는게 좋을 수 있을것같다. 여건만 된다면???

 

 

 

reference :

dailylime.kr/2020/11/tensorflow-on-rtx-3000-series/

github.com/tensorflow/tensorflow/issues/43193