WSL2 CUDA Setting

CUDA Toolkit Archive

CUDA Toolkit 설치

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-wsl-ubuntu.pin
sudo mv cuda-wsl-ubuntu.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.7.0/local_installers/cuda-repo-wsl-ubuntu-11-7-local_11.7.0-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-wsl-ubuntu-11-7-local_11.7.0-1_amd64.deb
sudo cp /var/cuda-repo-wsl-ubuntu-11-7-local/cuda-B81839D3-keyring.gpg /usr/share/keyrings/cuda-archive-keyring.gpg
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda

CUDA 환경변수 추가

# /home/ssw 경로에서
vim .bashrc

insert -> 맨 밑에 아래 코드 추가

# <<< conda initialize <<<
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export LD_LIBRARY_PATH=${CUDA_HOME}/lib64

PATH=${CUDA_HOME}/bin:${PATH}
export PATH

ESC -> :wq -> Enter

nvcc -V

cuDNN 설치

cuDNN .tar.xz 압축 풀기

tar -Jxvf cudnn-linux-x86_64-8.6.0.163_cuda11-archive.tar.xz

파일 복사

sudo cp cudnn-linux-x86_64-8.6.0.163_cuda11-archive/include/* /usr/local/cuda-11.7/include
sudo cp cudnn-linux-x86_64-8.6.0.163_cuda11-archive/lib/* /usr/local/cuda-11.7/lib64

권한 변경

sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

설치 확인

nvidia-smi

cuda 동작 확인

terminal에 입력

python

# terminal에 입력해서 확인
import torch
torch.cuda.is_available()

torch.cuda.is_available()의 output으로 False가 나오는 경우 -> Windows 업데이트

Windows Version 확인

Windows 업데이트 하기

재부팅 후에는 True가 나온다