[GPU]GPU 셋팅 시 버전 체

1. GPU가 사용 가능한 상태인지 확인

import os
os.environ['CUDA_DEVICE_ORDER']="PCI_BUS_ID"
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0'
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
print('Device:', device)
# print('Current cuda device:', torch.cuda.current_device())
print('Count of using GPUs:', torch.cuda.device_count())

[Out]

 

 

2. 해당 서버 또는 컨테이너의 shell에서 CUDA버전을 확인

• CUDA버전과 torch관련 라이브러리의 버전이 모두 호환되어야 GPU사용이 'True'로 출력된다.

#서버접속
 
ssh -p 2022 root@10.70.189.5
 
 
#cuda버전 확인(상단에 'CUDA 10.1' 과 같은 형태로 노출)
watch -d -n 0.5 nvidia-smi

 

 

3. 해당 CUDA버전과 호환되는 torch버전 확인

• torch install link : https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

PyTorch

예시)

# CUDA 10.1
pip install torch==1.8.1+cu101 torchvision==0.9.1+cu101 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

 

 

 

4. 터미널 또는 Jupyter notebook 스크립트에서 위 설치 명령문을 실행해서 설치한다.

pip3 list |grep torch

 

 

5. jupyter notebook을 restart한다

• 위 내용이 반영되기 위해 재시작한다.

 

 

6. GPU가 사용가능한 상태인지 확인한다.