CUDA를 사용하여 GPGPU를 프로그램을 작성하기 위해서는 아래 4가지가 준비되어야 한다.
- CUDA를 지원하는 GPU
- 1.을 위한 NVIDIA 드라이버
- CUDA 개발 툴킷
- 표준 C 컴파일러
1. CUDA를 지원하는 GPU
우선, 이 링크에 들어가면 지원하는 GPU 목록을 확인할 수 있다.
팁)
이 목록에 명시적으로 적혀있지 않은 GPU더라도 CUDA가 지원되는 경우가 있다. 예를들어, 필자가 사용 중인 랩탑의 MX150의 경우, 목록에는 없지만 CUDA 11.2까지를 무리없이 지원한다.
2. NVIDIA 드라이버
설치를 원하는 CUDA 버전을 선택한 후에 해당 CUDA 버전에 필요한 NVIDIA 드라이버 버전을 확인하여 설치한다.
CUDA 버전별로 필요한 NVIDIA 드라이버 버전은 여기에서 확인할 수 있다.
팁)
ubuntu에서의 NVIDIA 드라이버 설치는 login stuck을 만들어내기로 악명이 높다. 여러 방법들을 시도해보았더니 이 링크가 소개하는 방법 중sudo ubuntu-drivers autoinstall을 사용하는 편이 가장 안정적인 것 같다.
3. CUDA 개발 툴킷
이 링크에서 안내하는 방법대로 CUDA 툴킷을 설치하면 된다.
팁)
ubuntu를 사용하는 경우, CUDA 툴킷 설치 후에 환경변수 관련한 설정을 해주어야만 한다. bashrc 파일을 열어 다음 세 줄을 추가하자. 중간의 버전은 각자의 CUDA 버전에 알맞게 수정하면 된다.export PATH=${PATH}:/usr/local/cuda-11.2/bin,export CUDADIR=/usr/local/cuda-11.2,export LD_LIBRARY_PATH=${LD_LIBRARY_PATH}:/usr/local/cuda-11.2/lib64.
4. 표준 C 컴파일러
ubuntu를 사용한다면 대부분 기본적으로 설치가 되어있기 때문에 별도로 설치를 진행할 필요는 없다. 그래도 정 불안하다면 sudo apt install build-essential을 통해 일괄적으로 설치하는 것을 추천한다.
