WSL2에 CUDA 설치하는 방법

WSL2에 CUDA를 설치하는 방법을 다룹니다. 

 

2022. 11. 26  최초작성

2024. 3. 14

그래픽 카드 드라이버 별로 설치가능한 최대 CUDA 버전이 다르다는 것을 확인했습니다. 진행하기 전에 아래 포스트를 참고해보세요. 우분투에서 확인한 것이지만 결론은 최신버전 CUDA를 설치하려면  최신 버전 그래픽 카드 드라이버를 깔아야 합니다. 

 

NVIDIA 그래픽카드에서 사용가능한 CUDA 버전 확인하기

https://webnautes.tistory.com/2289  

Windows에 WSL2를 설치하는 방법은 아래 포스트를 참고하세요.

 

WSL2를 설치하여 Ubuntu 22.04 사용하는 방법

https://webnautes.tistory.com/1847

아래 링크를 참고하여 작성되었습니다.

https://docs.nvidia.com/cuda/wsl-user-guide/index.html#getting-started-with-cuda-on-wsl 

1. 메뉴에서 cmd를 입력후  명령 프롬프트 위에서 마우스 우클릭하여 보이는 메뉴에서 “관리자 권한으로 실행”을 선택합니다. 

2. 다음 명령으로 wsl을 업데이트합니다. 

wsl.exe --update

3. 아래 스크린샷처럼 이미 최신버전이라는 말대신 업데이트가 이루어졌다면 다음 명령으로 wsl을 강제로 재시작해야 합니다. 

wsl --shutdown

4. wsl을 입력하여 우분트로 모드를 변경합니다. 

5. 현재 GPG key를 삭제합니다. 

sudo apt-key del 7fa2af80

6. 아래 링크에 접속한 후, Linux,  x86_64, WSL-Ubuntu, deb(local)을 차례로 선택합니다. 

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

 

7. 아래쪽에 보이는 다음 내용을 한줄씩 복사하여 실행하여 cuda 설치를 진행합니다. 글 작성시점엔 (2022. 11. 26)  cuda 11.8이 설치됩니다.

웹페이지의 내용을 아래에 가져왔습니다. 

복사후 wsl 창에서 마우스 우클릭하면 붙여넣기가 됩니다.

 

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-wsl-ubuntu.pin

sudo mv cuda-wsl-ubuntu.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda-repo-wsl-ubuntu-11-8-local_11.8.0-1_amd64.deb

sudo dpkg -i cuda-repo-wsl-ubuntu-11-8-local_11.8.0-1_amd64.deb

sudo cp /var/cuda-repo-wsl-ubuntu-11-8-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/

sudo apt-get update

sudo apt-get -y install cuda

8. 이제 cuDNN을 설치합니다. 

참고 https://dsaint31.tistory.com/entry/ML-WSL2-Install-Tensorflow-GPU 

웹브라우저에서 아래 사이트에 접속합니다. 

https://developer.nvidia.com/cudnn 

회원가입을 이미 했다면 오른쪽 위에 보이는 Join 옆에 있는 아이콘을 클릭합니다.

로그인을 진행합니다.

원래 웹페이지로 돌아오면 왼쪽 Download cuDNN 버튼을 클릭합니다.

I Agree 옆에 있는 체크박스를 클릭하고 아래쪽에 보이는 “Archived cuDNN Releases”를 클릭합니다.

목록에서 “Download cuDNN v8.6.0 (October 3rd, 2022), for CUDA 11.x”를 클릭합니다.

목록에서 “Local Installer for Linux x86_64 (Tar)”를 클릭합니다. 다운로드 위치를 지정할 수 있도록 했다면 Downloads 폴더에 다운로드되도록 합니다.

9. 이제 wsl 터미널에서 설치를 진행합니다.

다음 명령으로 현재 위치를 압축파일이 다운로드된 위치로 변경합니다.  파란 글씨는 윈도우의 계정이름으로 변경하세요. 

cd /mnt/c/Users/webnautes/Downloads

10. 다음 명령으로 압축을 풀어줍니다. 압축파일 이름은 포스트에 있는 이름과 다를 수 있으니 유의하세요.

tar xvf cudnn을 입력 후, tab키를 누르면 파일 이름이 완성되는 것을 사용하면 편합니다. 

tar xvf cudnn-linux-x86_64-8.6.0.163_cuda11-archive.tar.xz

11. 다음 명령으로 필요한 파일을 복사해줍니다. 

sudo cp cudnn-*-archive/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include 

sudo cp -P cudnn-*-archive/lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64 

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

12. 편집기를 사용하여 .bashrc 파일을 열어서 끝에 다음 한줄을 추가해야 합니다. 

 

간단히 설명하면

nano 편집기를 사용해서 .bashrc 파일을 열어줍니다.

sudo nano ~/.bashrc

 

다음 한 줄을 복사한 후, 화살표키로 .bashrc 파일 끝으로 이동한 후, 마우스 우클릭하여 붙여넣기합니다. 

빨간색 부분은 설치한 cuda 버전에 따라 달라져야 합니다.

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.8/lib64/

 

Ctrl + O를 눌른 후, 엔터를 입력하여 저장한 후, Ctrl + X를 눌려 nano 편집기를 종료합니다.

13. 다음 명령으로 추가한 사항을 환경에 반영합니다.

source ~/.bashrc

14. 이제 제대로 설치되었는지 확인합니다. 

참고 https://xcat-docs.readthedocs.io/en/stable/advanced/gpu/nvidia/verify_cuda_install.html 

다음 명령을 실행합니다. 빨간색 부분은 설치한 cuda 버전에 따라 달라져야 합니다. 

/usr/local/cuda-11.8/extras/demo_suite/deviceQuery

 

실행후, 마지막 줄에 다음처럼 PASS가 출력되면 잘 설치가 된 것입니다. 

deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 11.4, CUDA Runtime Version = 11.8, NumDevs = 1, Device0 = NVIDIA GeForce GTX 1660 Ti

Result = PASS

관련 링크

WSL2에서 CUDA 사용할 수 있도록 PyTorch 설치하는 방법

https://webnautes.tistory.com/1849

WSL2에 CUDA 사용하는 Tensorflow 설치하는 방법

https://webnautes.tistory.com/1873