참고한 것들
Server 기준 설명입니다.
- 주인장은 Ubuntu Desktop 버전을 사용하지 않기 때문.
TL;DR
CUDA 버전
- CUDA 버전이 꼬이면 진짜 개귀찮다. 우선 사용하고자 하는 PyTorch 등의 버전을 확인해서 어떤 CUDA 버전을 설치해야할지 정하자.
- 우선 keyring 을 다운받는다.
- 여기서
ubuntu2204와x86_64는 만약 다른 버전의 ubuntu 혹은 arch 를 사용중이라면, 이거 를 참고해서 그에 맞게 바꿔주자.
- 여기서
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-keyring_1.1-1_all.deb- 그리고 이 keyring 을 설치하고, apt update 를 해준다.
sudo dpkg -i cuda-keyring_1.1-1_all.deb
sudo apt-get update- 아래 명령어로 어떤 버전이 있는지 확인하고,
sudo apt-cache madison cuda- 해당 버전에 맞게 설치해주자. 그럼 CUDA 뿐 아니라 driver 도 같이 설치된다.
sudo apt-get install -y cuda=버전추가적인 방법: Ubuntu Repository
- 공홈에서는
ubuntu-drivers를 사용하여 driver 를 설치하라고 하는데, 주인장은 머리털 자란 이후로 이게 기본적으로 설치되어있는 것을 본 적이 없다.
sudo apt-get install -y ubuntu-drivers-common- 그리고 이래 하면
ubuntu-drivers로 driver 를 설치할 수 있다.
sudo ubuntu-drivers autoinstall특정 버전 설치
- 이래 하면
ubuntu-drivers로 설치할 수 있는 driver 의 목록이 보인다.
sudo ubuntu-drivers list --gpgpu- 여기있는 것들 중에
숫자-server라고 붙은 것을 아래 명령어로 설치하믄 된다.
sudo ubuntu-drivers install --gpgpu nvidia:숫자-server