Ubuntu에 NVIDIA CUDA와 cuDNN 설치 방법: GPU 가속을 위한 완벽한 설정 가이드

1. 소개

CUDA (Compute Unified Device Architecture)는 NVIDIA에서 제공하는 병렬 컴퓨팅 플랫폼 및 API로, GPU를 이용한 고속 처리를 가능하게 합니다.
머신러닝, 딥러닝, 과학 계산 등 다양한 분야에서 널리 사용됩니다.
이 문서에서는 Ubuntu 환경에서 CUDA를 설치하는 단계별 절차를 설명합니다.

2. 전제 조건

2.1 지원되는 GPU 확인 방법

먼저, 시스템에 설치된 NVIDIA GPU가 CUDA와 호환되는지 확인합니다.
터미널에서 다음 명령을 실행하십시오:

lspci | grep -i nvidia

출력에 NVIDIA 장치가 표시되면 GPU가 인식된 것입니다.
지원되는 GPU 전체 목록은 NVIDIA 공식 웹사이트에서 확인할 수 있습니다.

2.2 Ubuntu 버전 확인

CUDA는 특정 Ubuntu 버전을 지원합니다.
현재 Ubuntu 버전을 확인하려면 다음 명령을 사용하십시오:

lsb_release -a

일반적으로 Ubuntu LTS(Long Term Support) 릴리스를 권장합니다.
최신 지원 정보는 NVIDIA 공식 문서를 참고하십시오.

2.3 gcc 설치 여부 확인

CUDA를 설치하려면 gcc 컴파일러가 필요합니다.
다음 명령으로 설치 여부를 확인하십시오:

gcc --version

gcc가 설치되지 않은 경우, 다음 명령을 실행하여 설치하십시오:

sudo apt install build-essential

3. NVIDIA 드라이버 설치

3.1 기존 드라이버 제거

이전 NVIDIA 드라이버가 설치되어 있는 경우, 충돌을 방지하기 위해 제거합니다.
다음 명령을 실행하십시오:

sudo apt-get --purge remove '*nvidia*'
sudo apt-get autoremove

3.2 적절한 드라이버 선택 및 설치

NVIDIA 공식 웹사이트에서 GPU에 맞는 올바른 드라이버를 확인한 후, 아래 단계에 따라 설치하십시오.

리포지토리 추가 — NVIDIA 드라이버 리포지토리를 추가하려면 다음 명령을 실행하십시오:
```
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update
```

권장 드라이버 확인 — 다음 명령을 사용하여 권장 드라이버를 찾으십시오:
```
ubuntu-drivers devices
```

‘권장’이라고 표시된 드라이버를 설치하십시오.

드라이버 설치 — 설치 시 권장 버전을 지정하십시오:
```
sudo apt install nvidia-driver-<recommended-version>
```

시스템 재부팅 — 설치 후 Ubuntu를 재시작하십시오:
```
sudo reboot
```

4. CUDA 툴킷 설치

4.1 CUDA 버전 선택

공식 CUDA 다운로드 페이지에서 GPU와 Ubuntu 릴리스에 호환되는 CUDA 버전을 확인하십시오.
최신 버전을 선택할 경우, 사용 중인 소프트웨어와 라이브러리와의 호환성을 확인해야 합니다.

4.2 리포지토리 추가 및 설치

다음 단계에 따라 CUDA 툴킷을 설치하십시오.

리포지토리 추가 — 아래 예시는 Ubuntu 20.04를 사용합니다:

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin
sudo mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600

리포지토리 키 추가 — 리포지토리 키를 가져와 설치하십시오:

sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/7fa2af80.pub

CUDA 패키지 설치 — CUDA 툴킷을 설치하십시오:
```
sudo apt update
sudo apt install cuda
```

설치 확인 — CUDA가 설치되었는지 확인하십시오:
```
nvcc --version
```

5. 환경 변수 설정

5.1 PATH 및 LD_LIBRARY_PATH 설정

CUDA를 사용하려면 환경 변수를 올바르게 설정해야 합니다. 다음 단계에 따라 진행하십시오.

.bashrc 파일 편집
```
nano ~/.bashrc
```

다음 줄을 추가

export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

변경 적용 — 저장하고 터미널을 다시 로드하십시오:
```
source ~/.bashrc
```

6. cuDNN 설치

6.1 cuDNN이란?

cuDNN (CUDA Deep Neural Network 라이브러리)은 딥러닝 작업에 최적화된 GPU 가속 라이브러리입니다.

6.2 cuDNN 다운로드

설치된 CUDA와 호환되는 cuDNN 버전을 공식 NVIDIA 웹사이트에서 다운로드하십시오.
다운로드하려면 NVIDIA 계정이 필요합니다.

6.3 설치 절차

아카이브 추출 — 다운로드한 cuDNN 아카이브를 압축 해제합니다:
```
tar -xzvf cudnn-<version>.tgz
```

파일 복사 — 필요한 파일을 CUDA 디렉터리로 복사합니다:

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

설치 확인 — 다음 명령으로 cuDNN 버전을 확인합니다:

cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

7. 설치 확인

7.1 CUDA 작동 확인

CUDA가 올바르게 설치되었는지 확인하려면 다음 명령을 실행합니다:

nvcc --version

7.2 샘플 프로그램 실행

CUDA 샘플 프로그램을 실행하여 기능을 테스트합니다.

샘플 설정

cuda-install-samples-<version>.run
cd ~/NVIDIA_CUDA-<version>_Samples/1_Utilities/deviceQuery
make

프로그램 실행
```
./deviceQuery
```

출력에 “PASS”가 표시되면 설치가 성공한 것입니다.

8. 문제 해결

8.1 일반적인 문제와 해결책

문제: CUDA가 인식되지 않음 해결책: 환경 변수를 다시 확인하고 시스템을 재부팅하십시오.
문제: GPU가 사용되지 않음 해결책: NVIDIA 드라이버를 재설치해 보십시오.
문제: CUDA와 소프트웨어 간 호환성 문제 해결책: 소프트웨어가 지원하는 CUDA 버전을 확인하고 해당 버전을 설치하십시오.

9. 결론

이 문서는 Ubuntu 환경에서 CUDA와 cuDNN을 설치하는 자세한 단계별 가이드를 제공했습니다.
이 단계들을 정확히 따라 하면 고성능 GPU 컴퓨팅 환경을 구축할 수 있습니다.
딥러닝이나 과학 계산을 사용할 계획이라면 다음 단계로 TensorFlow 또는 PyTorch를 설정하는 것을 고려하십시오.