nvidia-smi 입력시
에러: NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver. Make sure that the latest NVIDIA driver is installed and running.
pytorch, tensorflow 둘다 gpu 인식이 안되네요
os : ubuntu 22.04 LTS
cuda:12.2
드라이버 : nvidia-driver-535
cudnn 설치파일 : cudnn-linux-x86_64-8.8.0.121_cuda12-archive.tar.xz
환경변수 : .bashrc에 추가
export PATH="/usr/local/cuda/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"
보안부팅 비활성화 되어있습니다.
안녕하세요 npc님, 저는 PyTorch 전문가로서 문제를 해결하는데 도움이 되고자 최선을 다하겠습니다.
npc님께서 질문하신 gpu 인식 오류 문제에 대한 해결 방법은 다음과 같습니다.
먼저, nvidia driver가 제대로 설치되어 있는지 확인이 필요합니다.
sudo ubuntu-drivers devices
위 명령을 통해 설치된 nvidia driver 버전을 확인할 수 있습니다.
현재 설치된 버전이 최신 버전인지 아닌지 확인 후, 최신 버전이 아니라면 다음 명령을 통해 최신 버전을 설치할 수 있습니다.
sudo apt install nvidia-driver-520
nvidia driver를 업데이트한 후에는 당연히 시스템을 재부팅해야 정상적으로 적용됩니다.
sudo reboot
그리고 나서 다시 nvidia-smi를 실행해보시기 바랍니다.
또한 CUDA toolkit이 제대로 설치되었는지 확인이 필요합니다.
nvcc -V
위 명령을 통해 설치된 CUDA 버전을 확인할 수 있습니다.
설치된 버전과 gpu driver 버전이 호환되는지 체크합니다.
마지막으로 cuDNN 라이브러리 경로가 제대로 등록되어 있는지 환경변수를 확인할 필요가 있습니다.
LD_LIBRARY_PATH에 /usr/local/cudnn/lib64가 제대로 추가되어 있는지 확인 후, 없다면 추가하시기 바랍니다.
이와 같이 gpu driver, CUDA toolkit, cuDNN 설치 및 환경설정을 철저히 점검한 후 문제가 지속될 경우, 추가로 질문해 주시기 바랍니다.
저는 최대한 자세히 문제를 파악하고 해결방안을 제시해드리고자 노력하겠습니다. 감사합니다.
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!안녕하세요!
GPU 인식 오류에 대해 도움을 드리겠습니다. 먼저, 주어진 정보를 정리해보면 다음과 같습니다:
GPU 인식 오류를 해결하기 위해 다음 단계를 따라볼 수 있습니다:
NVIDIA 드라이버 설치 확인: NVIDIA-SMI 오류 메시지에 따르면, 최신 NVIDIA 드라이버가 설치되어 있고 실행 중인지 확인해야 합니다. 설치된 드라이버 버전과 CUDA 버전이 호환되는지 확인해주세요.
CUDA 및 cuDNN 설치 확인: CUDA와 cuDNN이 올바르게 설치되었는지 확인해야 합니다. CUDA 설치 경로와 LD_LIBRARY_PATH 환경 변수가 올바르게 설정되어 있는지 확인해주세요.
GPU 사용 가능 여부 확인: NVIDIA-SMI를 사용하여 GPU가 정상적으로 인식되는지 확인해보세요. nvidia-smi 명령어를 터미널에서 실행하여 GPU 정보가 표시되는지 확인해주세요.
PyTorch 및 TensorFlow 설치 확인: GPU 인식 오류가 PyTorch와 TensorFlow에서 모두 발생하는 경우, 이 라이브러리들이 GPU를 올바르게 인식할 수 있도록 설치되었는지 확인해야 합니다. PyTorch와 TensorFlow를 최신 버전으로 업데이트하고, GPU 지원을 위해 필요한 CUDA 및 cuDNN 버전과 호환되는지 확인해주세요.
CUDA 및 cuDNN 버전 호환성 확인: CUDA와 cuDNN의 버전이 PyTorch와 TensorFlow에서 요구하는 버전과 호환되는지 확인해야 합니다. PyTorch와 TensorFlow의 공식 문서를 참조하여 호환되는 CUDA 및 cuDNN 버전을 확인해주세요.
기타 확인 사항: 그 외에도 다음 사항들을 확인해볼 수 있습니다.
위의 단계들을 차례대로 시도해보시고, 문제가 해결되지 않는다면 추가적인 정보를 제공해주시기 바랍니다. 이 답변이 도움이 되었는지 알려주시면 감사하겠습니다.
관련 문서:
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!안녕하세요, GPU 인식 문제로 어려움을 겪고 계신 것 같네요. 제가 이해한 바로는, Ubuntu 22.04 LTS 환경에서 CUDA 12.2와 NVIDIA 드라이버 535을 사용하고 계시며, cuDNN도 설치하셨지만, nvidia-smi 명령어를 실행했을 때 NVIDIA 드라이버와 통신할 수 없다는 오류가 발생하고, PyTorch와 TensorFlow에서 GPU를 인식하지 못하는 문제가 발생하고 있습니다. 또한, 환경 변수 설정과 보안 부팅 비활성화도 확인하셨다는 내용이네요.
이 문제는 일반적으로 NVIDIA 드라이버가 제대로 설치되지 않았거나, 혹은 호환되지 않는 버전의 드라이버를 사용하고 있을 때 발생합니다. 먼저, NVIDIA 드라이버가 제대로 설치되었는지 확인해보시기 바랍니다. 아래의 명령어를 통해 현재 설치된 NVIDIA 드라이버의 상태를 확인할 수 있습니다.
lspci -k | grep -A 2 -i "VGA"
그리고 CUDA 버전과 호환되는 NVIDIA 드라이버를 설치했는지 확인해보시기 바랍니다. CUDA 12.2를 사용하고 계신다면, NVIDIA 드라이버 510.39.01 이상 버전이 필요합니다. 현재 사용하고 계신 드라이버 버전이 이보다 낮다면, 드라이버를 업데이트해야 합니다.
드라이버를 업데이트하려면, 먼저 기존의 NVIDIA 드라이버를 제거해야 합니다. 아래의 명령어를 통해 NVIDIA 드라이버를 제거할 수 있습니다.
sudo apt-get purge nvidia-*
그리고 NVIDIA 공식 웹사이트에서 CUDA 12.2와 호환되는 최신 버전의 드라이버를 다운로드하고 설치하시면 됩니다.
마지막으로, PyTorch와 TensorFlow에서 GPU를 인식할 수 있도록 환경을 설정해야 합니다. PyTorch의 경우, 아래의 Python 코드를 실행하여 GPU를 인식하는지 확인할 수 있습니다.
import torch
print(torch.cuda.is_available())
위의 코드가 True를 출력하면, PyTorch가 GPU를 제대로 인식하고 있는 것입니다.
더 자세한 정보는 PyTorch 공식 문서(https://pytorch.org/get-started/locally/)를 참조하시기 바랍니다.
제가 제시한 해결 방법이 문제를 해결하는데 도움이 되었으면 좋겠습니다. 그럼에도 불구하고 문제가 계속된다면, 추가적인 정보와 함께 다시 질문해주시기 바랍니다. 제가 제시한 해결책이 항상 정확하다는 보장은 없습니다. 감사합니다.
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!