오랜만에 포스팅을 해보네요.
최근 연구용 컴퓨터를 2080Ti에서 3090으로 바꾸면서 개발환경 기록 겸 포스팅을 한번 해봅니당.
2080사용중에 WSL로 잠깐 우분투의 맛을 봤는데
역시나 개발환경 갖추기부터 우분투 자체의 불편함을 못이기고
기록은 해놨지만 포스팅은 귀찮아서 일단 패스
2080Ti와 3090의 윈도우에서, 특히나 파이토치의 개발환경은 딱히 크게 바뀐 것은 없습니다.
다만 아직은 약간 호환성에 문제가 있는지 적당히 되겠지~ 하고 설치하면 제대로 동작을 하진 않는거같네요.
* 사실 핵심 포스팅은 파이토치 개발환경을 갖추는 이 포스팅이 아닌, 다음 포스팅인 텐서플로우 입니다.
개발환경은
- 윈도우10
- RTX3090
- 파이토치
- miniconda + Pycharm
에서의 동작을 목적으로 합니다.
윈도우 포맷 이후 바로 개발환경을 구축.
1. CUDA 설치
3090 개발환경 구축시 가장 큰 주의점은
"CUDA>=11.0 이상 지원"
이라는 점입니다.
CUDA Toolkit 11.0 Update 1 Downloads
Select Target Platform Click on the green buttons that describe your target platform. Only supported platforms will be shown. By downloading and using the software, you agree to fully comply with the terms and conditions of the CUDA EULA. Operating System
developer.nvidia.com
저는 CUDA Toolkit 11.0 Update 1을 설치해주었습니다.
설치중에 3090에서의 특이점인지, 포맷이후 바로 설치해서 그런지, 이런 오류가 나더라구요.
CUDA Visual Studio Integration이라는 문구인데, 오류라고 하기는 뭐하고 그냥 체크하고 넘어가면 설치는 되지만,
이대로 설치하니 GPU가 성능발휘를 못하더라구요.
CUDA설치 이후 따로 Visual Studio를 설치해줘도 상관없는지는 모르겠습니다만,
저는 CUDA설치"전"
Visual Studio를 설치하고, 이후 CUDA를 다시 설치해주었습니다 (이런 경우 위의 Integration 메세지가 나오지 않음)
* Visual Studio 재배포 패키지만 설치해도 괜찮을 것이라고 생각합니다만, 왠만하면 다들 VS정도는 설치하실테니 맘편히 설치해줍니다.
2. cuDNN 설치
cuDNN Archive
NVIDIA cuDNN is a GPU-accelerated library of primitives for deep neural networks.
developer.nvidia.com
이후 cuDNN을 다운로드 받습니다.
cuDNN v8.0.4 for CUDA 11.0 => Windows (x86)
압축해제 이후 CUDA 설치폴더 v11.0내에 모든 파일을 넣어줍니다.
3. Python 설치 (miniConda)
저는 개발시에 미니콘다를 주로 활용합니다.
이부분은 파이썬 자체를 설치하는분, 아나콘다를 쓰시는분, 미니콘다를 쓰시는 분
정도로 나눌 수 있겠는데, 각자 개발환경에 맞춰 사용하시면 되겠습니다.
다만 3090, CUDA11 이상에서는 파이썬 3.8 이상만 지원하다고 하네요.
이부분을 생각하고 설치해주시면 됩니다.
Miniconda — Conda documentation
Miniconda is a free minimal installer for conda. It is a small, bootstrap version of Anaconda that includes only conda, Python, the packages they depend on, and a small number of other useful packages, including pip, zlib and a few others. Use the conda in
docs.conda.io
전 미니콘다 최신버전, 파이썬 3.9.5를 설치해주었습니다.
개인기록용으로 남겨두는 이미지입니다만, 저는 맘편하게 모든 사용자 + 환경변수 등록에 체크해줍니다.
4. IDE 설치 (PyCharm)
기타 도구 - PyCharm
www.jetbrains.com
이부분도 굳이 설명이 필요없는 부분이죠. 개인기록용으로 남겨놓습니다.
필요하신분은 적당한 IDE를 설치해줍니다. 저는 파이참 *2019.1* 버전대로 주로 사용합니다.
그 이상의 버전은 이상하게 불편해서 19를 애용하고있어요.
* 가상환경 구축 및 파이참과의 연동은
아래 포스팅 참고
Miniconda + Pycharm 개발환경 구축하기
미니콘다, 파이참은 설치가 완료된 상태로 시작하겠습니다. 1. 새 가상환경에 미니콘다 + 파이참 개발환경 구축하기 1. Anaconda Prompt (miniconda3)에서 확인 conda env list 에서 가상환경이 기본 base만 존.
wooni-research.tistory.com
5. 파이토치 설치 (Pytorch)
여기까지 왔다면 거의 완료입니다.
아쉽게도 현재 3090+CUDA11에서 간편하게 CUDA10와 다르게 간편하게 파이토치 설치가 안되고, 특정 버전만이 호환이 되는 것 같습니다.
가상환경 활성화 이후
pip install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html https://ssaru.github.io/2021/05/05/20210505-til_install_rtx3090_supported_pytorch/pip install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
버전이 바뀌면서 일부 수정된 듯 합니다. 아래 사이트를 참고해서 설치!
PyTorch
An open source machine learning framework that accelerates the path from research prototyping to production deployment.
pytorch.org
conda install pytorch==1.11.0 torchvision==0.12.0 torchaudio==0.11.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch
파이토치는 크게 문제될 것 없이 무난히 설치 완료입니다.
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