Dell XPS 15, ubuntu 18.04에서 ROS melodic - python3 및 파이토치 개발환경을 진행하면서 정리한 내용을 공유하고자 합니다.
저는 포맷 후 작업을 진행하였으나, 혹시 모를 상황에 대비하여 중요한 자료는 꼭 백업을 하신 후 진행하시기를 부탁드립니다.
1. reinstall nvidia graphic driver & cuda
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
Nvidia 관련된 파일을 싹 지워줍니다.
sudo apt-get remove --purge nvidia-*
Nvidia 저장소를 추가해 주고, update를 진행합니다.
sudo apt-key adv --fetch-keys http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/7fa2af80.pub
sudo sh -c 'echo "deb http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64 /" >> /etc/apt/sources.list.d/cuda.list'
sudo sh -c 'echo "deb http://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu1604/x86_64 /" >> /etc/apt/sources.list.d/cuda.list'
sudo apt-get update
Nvidea 드라이버 다운로드 로 이동해 본인의 개발환경에 맞는 그래픽 드라이버 버전이 몇인지 확인합니다.
저의 경우에는 GTX 1050ti를 사용하기 때문에 다음과 같이 검색해주었습니다. (이건 본인 컴퓨터 글카에 따라 확인해주세요!)
저의 환경에서 사용되는 안정적인 그래픽카드 드라이버 버전은 460번대 라는 것을 확인했습니다.
다음과 같이 460 드라이버를 설치해주었습니다. (뒷 숫자는 그래픽카드별로 다름!)
sudo apt-get install nvidia-driver-460
cuda 관련된 파일을 싹 지워주고 다시 설치합니다.
sudo rm -rf /usr/local/cuda*
sudo apt install nvidia-cuda-toolkit
재부팅을 한번 진행하고, 설치를 진행한다.
위 링크에서 자신이 사용할 cuda 에 맞추어 버전을 다운로드 한다.
나의 경우에는 pytorch를 사용하기 위해 11.1 버전을 설치하였다.
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.1.0/local_installers/cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run
sudo sh cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run
# if you have a permission issue :
# 1. wait and continue -> accept
# 2. only used toolkit
터미널에서 실행 후 컴퓨터 성능에 따라 조금 시간이 걸린 후에 처음에 나오는 화면에서 accept를 쳐주고,
!!!!!!꼭!!!!!!!그래픽 드라이버를 해제하고, toolkit 만을 깔아야 한다.!!!!!!
sudo gedit ~/.bashrc
gedit으로 bashrc 파일을 맨 끝에 다음과 같이 두줄을 적어주었다.
export PATH=/usr/local/cuda-11.1/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
저장 후 다음과 같이 적용시켜준다.
source ~/.bashrc
이후에 NVCC로 제대로 설치 되었는지 확인하면 끝!!
nvcc -V
부족한 글이지만 조금이라도 도움이 된다면 좋겠습니다.
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