Python 에서 CUDA 사용법

1. 내 컴퓨터에 GPU가 있는지 확인하는 방법

Python에서 torch 또는 cupy를 사용하여 GPU 정보를 확인할 수 있습니다.

✅ (1) NVIDIA GPU가 있는지 확인

아래 명령어를 PowerShell 또는 CMD에서 실행하세요.

powershell

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nvidia-smi

출력 결과 분석

• NVIDIA GPU 정보가 나온다 → GPU가 있음 ✅
• 'nvidia-smi' is not recognized... → GPU가 없거나, NVIDIA 드라이버가 설치되지 않음 ❌

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2. CUDA가 설치되어 있는지 확인

CUDA가 설치되어 있다면, 아래 명령어를 실행했을 때 버전이 표시됩니다.

✅ (1) 터미널에서 CUDA 버전 확인

PowerShell 또는 CMD에서 실행:

 

Microsoft Windows [Version 10.0.22631.4751]
(c) Microsoft Corporation. All rights reserved.

C:\Users\user>nvidia-smi
Wed Feb 12 01:04:57 2025
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 451.67       Driver Version: 451.67       CUDA Version: 11.0     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name            TCC/WDDM | Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  GeForce MX250      WDDM  | 00000000:3A:00.0 Off |                  N/A |
| N/A   49C    P8    N/A /  N/A |     64MiB /  2048MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                  |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                  GPU Memory |
|        ID   ID                                                   Usage      |
|=============================================================================|
|    0   N/A  N/A     12104    C+G   ...78\EasyConnectManager.exe    N/A      |
+-----------------------------------------------------------------------------+

C:\Users\user>

 

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3. CuPy가 CUDA와 함께 설치되었는지 확인

Python에서 cupy를 실행하여 CUDA 지원 여부를 확인할 수 있습니다.

import cupy print("CuPy version:", cupy.__version__) 
print("CUDA 사용 가능 여부:", cupy.cuda.is_available()) 
print("CUDA 장치 이름:", cupy.cuda.Device(0).name)

👉 출력 결과 분석

• ✅ "CUDA 사용 가능 여부: True" → CUDA가 정상적으로 작동 중!
• ❌ RuntimeError: CUDA is not available on your system
  → CuPy가 올바르게 설치되지 않음 (CUDA 지원 버전이 아님)

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🛠4. CUDA와 CuPy 설치 방법

✅ (1) CUDA 설

NVIDIA 공식 홈페이지에서 다운로드하세요:
🔗 CUDA Toolkit Download

설치 후, 환경 변수를 다시 로드하려면 컴퓨터를 재부팅하세요.

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✅ (2) CuPy 설치

CUDA 11.8 버전 기준

pip install cupy-cuda11x

 

 

버전에 따라 다를 수 있으므로, 자신의 CUDA 버전에 맞는 패키지를 설치하세요.
버전에 맞는 CuPy 패키지를 찾으려면 CuPy 공식 문서에서 확인 가능합니다.

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🚀 결론

1️⃣ NVIDIA GPU 확인 → nvidia-smi 실행
2️⃣ CUDA 확인 → nvcc --version 실행
3️⃣ CuPy 확인 → Python에서 cupy.cuda.is_available() 실행
4️⃣ CUDA 설치 후 CuPy 다시 설치 (pip install cupy-cuda11x)