PaddlePaddle 설치하기 (CUDA, cuDNN)

Baidu에서 제공하고 있는 딥러닝 플랫폼으로 머신러닝 공부를 위해 설치를 진행합니다.

사실 설치 자체는 해당 Github에서 다운로드할 수 있으며 기본 README가 중국어로 되어 있는데 상단에 태그를 잘 보면 English가 있습니다.

GitHub - PaddlePaddle/VisualDL: Deep Learning Visualization Toolkit（『飞桨』深度学习可视化工具 ）

설치 관련 링크

Run the following command to install

CUDA, cuDNN

윈도우를 기준으로 PaddlePaddle은 CUDA 10.1 이상 버전과 Single GPU만을 지원하고 있습니다.

여기서 CUDA(Compute Unified Device Architecture)는 NVIDIA에서 제공하고 있는 병렬 컴퓨팅 플랫폼이자 API로 GPU를 통한 연산을 돕는 역할을 제공합니다.

그래픽카드 버전마다 호환되는 CUDA 버전이 명시되어져 있습니다.
https://en.wikipedia.org/wiki/CUDA#GPUs_supported 접속 후 “자신의 그래픽카드 검색 -> Compute capability 확인 -> 적잡한 CUDA 버전 확인” 순서로 확인이 가능합니다.

저는 RTX 3070으로 8.6 Compute capability 버전이고 이를 보면 https://en.wikipedia.org/wiki/CUDA#GPUs_supported 11.3 버전까지 사용이 가능한 걸 알 수 있습니다.

PaddlePaddle 현재 지원 버전에서는 11.7이 없기 때문에 10.1~11.6 버전의 CUDA를 선택하여 다운로드한 후 버전을 기억해둡니다.

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

cuDNN(CUDA Deep Neural Network)은 심층신경망을 위한 GPU-가속화 라이브러리로 CUDA가 10 버전인지 11 버전인지에 따라 구분해서 다운로드합니다.

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

CUDA와 cuDNN을 다운로드한 후 해당 바이너리 경로를 PATH로 등록합니다.

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\bin

C:\Users\{user}\binary\cudnn-windows-x86_64–8.5.0.96_cuda11-archive\bin

Python

파이썬 버전의 경우 3.6 ~ 3.10(64bit)까지 지원하고 있으며 pip 버전은 20.2.2 이상이면 됩니다.

개인적으로 tensorflow가 현 시간 기준으로 python 3.10은 테스트 기록이 없기 때문에 3.9까지 선택을 권장합니다.

pip는 python -m pip install — upgrade pip 명령어로 업데이트합니다.

PaddlePaddle

아래 명령어로 PaddlePaddle 2.3.2 버전을 설치합니다.
버전은 시간마다 다르기 때문에 Quick Install 문서를 참고합니다.

만약 GPU를 활용할 계획이면 위에서 설치된 CUDA, cuDNN 버전을 참고하여 PIP 명령어로 PaddlePaddle을 설치합니다.

.2.2.1 If you are using CUDA 10.1

python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.3.2.post101 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/windows/mkl/avx/stable.html

2.2.2 If you are using CUDA 10.2

python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.3.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2.2.3 If you are using CUDA 11.1

python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.3.2.post111 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/windows/mkl/avx/stable.html

2.2.4 If you are using CUDA 11.2

python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.3.2.post112 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/windows/mkl/avx/stable.html

2.2.5 If you are using CUDA 11.6

python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.3.2.post116 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/windows/mkl/avx/stable.html

설치 확인

정상적으로 설치가 완료됐을 시, 아래 명령어를 쳤을 때 성공 메시지가 노출됩니다.

>>> import paddle
>>> paddle.utils.run_check()
Running verify PaddlePaddle program ...
W0906 22:35:30.044314  4292 gpu_resources.cc:61] Please NOTE: device: 0, GPU Compute Capability: 8.6, Driver API Version: 11.7, Runtime API Version: 11.1
W0906 22:35:30.069588  4292 gpu_resources.cc:91] device: 0, cuDNN Version: 8.5.
PaddlePaddle works well on 1 GPU.
PaddlePaddle works well on 1 GPUs.
PaddlePaddle is installed successfully! Let's start deep learning with PaddlePaddle now.

에러 시 cuDNN, CUDA 바이너리에 대한 PATH 등록이 필요하며, 그래도 문제가 있다면 CUDA 버전에 맞는 paddlepaddle 모듈 설치가 정상적으로 된 것인지 확인해야 합니다.