Windows GPU 특정 패키지 설정

이 섹션에서는 CNTK NVIDIA GPU를 활용하기 위해 설정해야 하는 패키지를 간략하게 설명합니다.

GPU 호환성 확인

CNTK GPU 기능을 사용하려면 CUDA 호환 그래픽 카드가 필요합니다. 카드가 여기 와 여기(이전 카드의 경우)에서 CUDA와 호환되는지 확인할 수 있습니다. GPU 카드 CC(컴퓨팅 기능)는 3.0 이상이어야 합니다.

다음 단계에서는 NVidia 지원 라이브러리뿐만 아니라 Microsoft Cognitive Toolkit 빌드하는 데 필요한 NVidia 개발 도구를 설치합니다. 앞에서 언급한 모든 NVidia 도구를 설치한 후 마지막 단계로 최신 그래픽 카드 드라이버가 설치되어 있는지 확인해야 합니다.

디렉터리가 C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI 시스템에 있는지 확인합니다.

• 빠른 설치 확인: 위의 지침을 따르고 동일한 경로를 사용한 경우 명령 dir C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI\nvml.dll 이 성공합니다.

최신 GPU 카드 드라이버

GPU 카드에 대한 최신 드라이버를 설치합니다.

• 카드를 선택하고 이 다운로드 위치에서 드라이버 팩을 다운로드합니다.
• 드라이버 설치 절차 실행

NVIDIA CUDA 9.0

NVIDIA CUDA 9.0 Toolkit 다운로드하여 설치합니다.

• 이 다운로드 페이지에서 필수 패키지 다운로드
• 설치 절차 실행

다음 CUDA 환경 변수가 올바른 경로로 설정되어 있는지 확인합니다(NVIDIA Cuda 설치 관리자가 이를 만듭니다). 기본 설치 경로는 다음과 같습니다.

CUDA_PATH="C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0"
CUDA_PATH_V9_0="C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0"

• 빠른 설치 확인: 위의 지침을 따르고 동일한 경로를 사용한 경우 명령 dir C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin\cudart64_90.dll 이 성공합니다.

cuDNN

NVIDIA CUDA Deep Neural Network library 이 링크의 CUDA 9.0용 cuDNN v7.0 버전에서 cuDNN이라고도 합니다. 이 버전은 Windows 8.1, Windows 10 및 Windows Server 2012 R2 이상에 적합합니다.

• 로컬 디스크의 폴더(예: )에 보관 파일을 추출합니다. C:\local\cudnn-9.0-v7.0\

• 빠른 설치 확인: 위의 지침을 따르고 동일한 경로를 사용한 경우 명령 dir C:\local\cudnn-9.0-v7.0\cuda\bin\cudnn64_7.dll 이 성공합니다.

CUB

중요

Python용 CNTK 설치하는 경우 이 단계를 건너뛸 수 있습니다.

중요

아래에 지정된 정확한 버전을 사용하여 NVIDIA CUB를 설치합니다. 이는 CNTK 빌드 구성 프로그램에서 예상하기 때문에 필요합니다.

• 이 다운로드 링크에서 NVIDIA CUB v.1.7.4 다운로드

• 로컬 디스크의 폴더에 보관 파일을 추출합니다(가정 c:\local\cub-1.7.4).

• 빠른 설치 확인. 위의 지침을 따르고 동일한 경로를 사용한 경우 이 명령 dir C:\local\cub-1.7.4\cub\cub.cuh 이 성공합니다.