딥러닝 환경 구성을 위해 CUDA를 설치해야 하는데 최적의 버전을 맞춰야 하는 번거로움이 있다.
현재 대부분 CUDA 9.0을 사용하는데 이에 맞는 환경구성을 기록한다
Linux : Ubuntu 16.04
GPU Driver : NVIDIA-384
https://www.nvidia.com/ko-kr/drivers/unix/linux-amd64-display-archive/
Linux AMD64 Display Driver Archive | NVIDIA
아래에 Linux AMD64 display 드라이버 다운로드 페이지가 링크되어 있습니다. 버전: 440.26 운영 체제: Linux 64-bit 출시 날짜: October 17, 2019 버전: 435.21 운영 체제: Linux 64-bit 출시 날짜: August 29, 2019 버전: 435.17 운영 체제: Linux 64-bit 출시 날짜: August 13, 2019 버전: 430.40 운영 체제: Linux 64-bit 출시 날짜: July
www.nvidia.com
https://www.nvidia.co.kr/Download/driverResults.aspx/128766/kr
NVIDIA DRIVERS Linux x64 (AMD64/EM64T) Display Driver
Linux x64 (AMD64/EM64T) Display Driver 버전: 384.111 배포 날짜: 2018.1.4 운영 체제: Linux 64-bit CUDA 툴킷: 언어: Korean 파일 크기: 77.25 MB 사용자 가이드 제품 지원 목록 추가 정보 Added support for the following GPUs: GeForce MX130GeForce MX110GeForce GTX 1050 Ti with Max-Q DesignQuadro P5
www.nvidia.co.kr
CUDA Driver : CUDA 9.0
https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive
CUDA Toolkit 9.0 Downloads
*/
developer.nvidia.com
cudnn : 7.6.4 (로그인 필요)
CUDA 9.0 항목에 있는 것을 받아야 한다
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download