nvidia GPU, CUDA version, cudnn version 확인 방법

딥러닝을 하다보면 환경 셋팅때문에

CUDA, cudnn version 을 확인하는 방법들이 있음.

 

갑자기 급할때 찾아 쓰기가 쉽지 않아서 정리해보았음.

아래 방법은 Linux에서 nvidia GPU를 사용중일때 사용하기 적합한 명령어 임.

 

nvidia GPU 확인 방법 (아래중 하나 골라서 쓰면 됨)

Command	비고
# lspci | grep "VGA" | cut -d" " -f 1 | xargs -i lspci -v -s {}	귀찮으면 # lspci | grep "VGA"
# nvidia-smi	검색하면 제일 많이 추천하는 명령어
# cat /proc/driver/nvidia/gpus/0/information	첫번째 GPU만 확인할 경우
# cat /proc/driver/nvidia/gpus/1/information	두번째 GPU만 확인할 경우, 세번째의 경우 좌측 명령어에서 1을 2로 수정

 

CUDA 버전(version) 확인 방법 (아래중 하나 골라서 쓰면 됨)

Command	비고
# nvcc --version
# cat /usr/local/cuda/version.txt
# nvcc -V	첫번째 명령어와 동일함

 

cudnn 버전(version) 확인 방법

Command	비고
$ cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

 

Python - tensorflow 에서  GPU 갯수 확인 방법

import tensorflow as tf
print("# GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))

nvidia-smi에서는 보여도 실제로 python에서 tensorflow package에서 GPU를 볼 수 있는지 파악하고자 할때는 위 스크립트가 유용함

 

 

// 지속적으로 기술 조사해서 내용 추가할 예정임

// 윈도우도 추가 예정