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Ubuntu 20.04 LTS (CLI-Server)에 CUDA 11.1 GPU 가속 연산 환경 세팅 하기
두줄요약
Ubuntu 20.04 CLI 서버에서 CUDA 11.1 기반 GPU 가속 환경 구성을 정리했습니다. 드라이버·CUDA·cuDNN·딥러닝 프레임워크의 호환성과 검증 방법을 안내합니다.
구조와 흐름
- GPU 모델, NVIDIA 드라이버, CUDA·cuDNN, PyTorch·TensorFlow 간 버전 호환성 사전 점검
- GPU Compute Capability와 프레임워크 배포 아카이브를 통한 지원 CUDA 버전 확인
- Ubuntu 20.04 CLI 서버에서 headless 드라이버, CUDA Toolkit, cuDNN 순차 설치
선택 이유
- GUI 출력이 없는 서버 환경에 headless 드라이버 적용
--no-install-recommends를 통한 GUI 패키지와 드라이버 혼입 배제- CUDA 11.1 지원 조건에 맞춘 NVIDIA Driver 450.119.03과 cuDNN 8.2.0 조합
주의할 점
nvidia-smi의 CUDA 표기는 설치 CUDA가 아닌 드라이버 지원 CUDA 버전- CLI 전용 CUDA Toolkit 환경에서
nvcc사용을 위한 PATH·LD_LIBRARY_PATH 수동 설정 - 기존 드라이버 설치 여부와 목표 CUDA 버전 호환성 확인 후 재설치 판단
적용해볼 점
torch.cuda.is_available()과 CUDA 인식 버전·장치 수 조회를 통한 PyTorch GPU 가속 검증- TensorFlow의 로컬 디바이스 목록 조회를 통한 GPU 장치 인식 검증
