[CS] 4060ti 16GB - cuda & pytorch & tensorflow & cuDNN 호환 버전 확인

et al/Docker&git

코딩상륙작전 2023. 10. 19. 22:22

cuda 버전을 설치 시에는 세 가지를 확인해야한다.( 너무 높은 버전의 cuda는 pytorch나 tensorflow가 지원 안 할 수도 있기 때문!)

1-1. nvidia driver버전에 따른 cuda 버전 확인

https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html 에서 아래와 같이 드라이버에 맞는 cuda 버전을 알 수 있다.

드라이버 버전이 535.113.01 였으므로, 23.7월에 출시한 4060ti 16gb 제품은 가장 최신 모델인만큼 모든 cuda 버전을 지원하는 것을 알 수 있다.

1-2. GPU의 capability에 따른 cuda 지원 버전

GPU의 capability에 따른 cuda 지원버전을 확인해야한다. 아래 표에 따르면 4060ti 16gb 제품은 capability가 8.9이다.

제품에 따른 capability는 nvidia공식 문서에서도 확인 가능하다. (CUDA - Enabled GeForce and TITAN Products)

아래 표를 보면 capability가 8.9를 포함하는 cuda 버전은 11.8부터임을 알 수 있다.

지금까지의 과정을 통해, 드라이버 버전이 535.x번대인 4060ti 16gb제품의 사용 가능한 cuda 버전이 11.8 ~ 12.2임을 알 수 있다.

2. pytorch에서 지원가능한 cuda 버전 확인

23.10.19일 기준, pytorch의 버전 2.0.1과 v2.0.0 두 버전에서 cuda 11.8버전을 지원하고 있다. 11.8보다 높은 cuda 버전을 지원하는 pytorch버전은 아직까지 없다.

3. tensorflow와 cuDNN에서 지원가능한 cuda 버전 확인

tensorflow 공식 홈페이지에서 cuda버전별 호환되는 tensorflow와 cuDNN을 확인할 수 있다.

cuda 버전이 11.8이므로, tensorflow는 2.12버전 이상을 선택하면 되고, cuDNN은 8.6~8.7을 선택하면 된다.

3-1. cuDNN과 cuda 버전 호환 체크 방법(+추가자료)

포털에 cuDNN을 검색해서 nvidia공식홈페이지에 로그인한다.

약관동의 후에 아래 Archived cuDNN Releases를 누르면 배포된 모든 버전을 확인할 수 있다.

최종적으로 정리하면 아래와 같다.

제품명 : 4060ti 16GB

NVIDIA-DRIVER : 535 ver

CUDA : 11.8 ver

pytorch : 2.0.0 ~ 2.1.0 ver

tensorflow : 2.12 ~ ver

cuDNN : 8.6 ~ 8.7 ver