Ubuntu 22.04 Tensorflow GPU 환경 구축

HDD에서 Ubuntu 20.04를 사용하다 읽고 쓰기가 너무 속이 터져 SSD로 이동하는 김에 22.04를 설치하였다.

 

이전 20.04에서 Tensorflow GPU 환경 구축에 사용했던 버전들이 Ubuntu 22.04버전에서는 지원을 하지 않아서 20.04로 다시 돌아갈까 고민하였지만 22.04에서 GPU 환경 구축을 하신분이 친절하게도 유튜브에 업로드를 해두신걸 찾아 시도해보았더니 성공하였다.

 

이 포스트는 그 유튜브를 정리해 둔 것이다.

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1. Update Ubuntu

sudo apt update && sudo apt upgrade -y

 

2. install NVIDIA Drivers

ubuntu-drivers devices

 

sudo apt install nvidia-driver-510

515버전을 깔았다가 마지막에 GPU 테스트 했을때 510 버전으로 지원이 되어서 다운그래이드 시켜주었다.

 

sudo reboot

driver를 설치하고 reboot을 해야 드라이버 적용이 되니 재부팅을 해야한다.

 

nvidia-smi

 

3. python version 확인

python -V

Ubuntu 22.04 설치하면 python은 설치 되어 있다.

 

 

 

4. Anaconda 가상환경

아나콘다 가상환경 생략

 

 

5. Tensorflow 설치 (가상환경)

pip install --upgrade pip
pip install --upgrade tensorflow

pip install tensorflow-gpu

sudo apt-get update && upgrade -y

Tensorflow와 Tensorflow-gpu는 꼭 가상환경에 설치해 주도록 하자.

 

6. CUDA 설치

sudo apt-get -y install nvidia-cuda-toolkit

 

7. cuDnn 설치

sudo apt-get -y install nvidia-cndnn

 

 

8. Tensorflow GPU 사용여부 확인

python3
import tensorflow as tf;
tf.test.is_gpu_available('GPU');

 

마지막에 True로 뜨면 Tensorflow GPU를 사용 할 수 있다.

 

 

 

설치 버전

Ubuntu 22.04 LTS

Python 3.10.4

Tensorflow 2.9.1

Tensorflow-gpu 2.9.1

CUDA 11.5

cuDNN 8.2.4

 

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https://www.tensorflow.org/install/source?hl=ko

소스에서 빌드  |  TensorFlow

 

이전 ubuntu 20.04에서 GPU 환경 구축을 할 때 위 공식 페이지에서 Tensorflow 버전 별로 cuDnn, CUDA이 해당되는 버전이 있고 최신 버전이 안되는 줄 알았는데, 이번은 nvidia driver를 제외하고 python, tensorflow가 최신이여서 엄청 만족 중이다.

 

왜 공홈에는 Tensorflow 2.7버전 이후로 추가하지 않는거지?

 

 

(Reference)

https://www.youtube.com/watch?v=8NBgJLZGnPc