1. 본인의 GPU 확인하기

검색 > 장치 관리자 >디스플레이 어댑터

2. nvidia graphic driver 설치

이 링크에서 설치. 본인의 gpu와 운영체제에 맞는 드라이버를 설치하면 된다.

3. Pytorch 다운

이 링크에서 설치. 본인의 cuda toolkit 버전과 호환이 되야한다. 이 링크를 먼저 방문해서 cuda 버전을 확인하고 다운받자.

4. CUDA Toolkit 설치

이 링크에서 설치. 본인의 torch 버전과 맞아야한다. (저의 경우 cuda 11.8 toolkit에 torch 2.1.1 버전을 사용합니다.

5. 가상환경과 kernel 연동

가상환경에 아래의 코드로 jupyter notebook을 설치합니다

pip install jupyter notebook

아래의 코드로 가상환경과 kernel을 연결합니다.

python -m ipykernel install --user --name [가상머신이름] --display-name [주피터노트북에 표시되는 이름]

6. 확인하기

jupyter notebook에 접속해서 kernel > change kernel > 연동한 kernel 클릭

아래의 코드로 연동 확인.

첫번째 값은 gpu, 두번째 값은 True, 세번째 값은 본인 pytorch 버전이 나와야합니다.

import torch
torch.cuda.get_device_name(0) 
torch.cuda.is_available() 
torch.__version__