[Ubuntu] Graphic card 460 / CUDA 11.01 / CuDNN 8.1 / OpenCV 4 최신으로 설치 하기! (초간단)

설치 환경

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Ubuntu: 20.04

Graphic card : 460.91.03

CUDA: 11.01

cvDNN: 8.1.0

OpenCV: 4.4.0

python: 3.8.10

 

 

 

Graphic Driver

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설치 가능 드라이버 확인

ubuntu@ubuntu-HP:~$ ubuntu-drivers devices

위 드라이버 중 460을 설치 하겠습니다. CUDA마다 그래픽카드 제한이 있을 수 있으니 확인 하셔야 합니다.

$ sudo apt install nvidia-driver-460

 

설치 확인

- 재부팅

$ nvidia-smi

Graphic driver는 460.91.03이 깔리면서 CUDA도 자연스럽게 깔렸네요.

 

 

 

CUDA

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CUDA download

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

CUDA Toolkit Archive

 

전 11.02.2로 깔았습니다.

 

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.2.1/local_installers/cuda_11.2.1_460.32.03_linux.run

sudo sh cuda_11.2.1_460.32.03_linux.run

기다린 후

continue

accept

Graphice driver는 이미 깔았으니 스페이스로 체크표시 빼줍니다. 그리고 Install!

 

잘 인스톨 되었네요. 드라이버는 일부러 안깔았으닌 걱정 마세요.

 

다음 명령을 사용하여 CUDA Toolkit 관련 설정을 환경 변수에 추가하고  바로 적용합니다. 

$ sudo sh -c "echo 'export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-11.2/bin' >> /etc/profile"

$ sudo sh -c "echo 'export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.2/lib64' >> /etc/profile"

$ sudo sh -c "echo 'export CUDADIR=/usr/local/cuda-11.2' >> /etc/profile"

$ source /etc/profile

설치가 잘되었는지 확인합니다. 11.2가 보여야 합니다. 

$ nvcc -V 

 

 

 

CuDNN

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아래 링크에 접속 합니다. 

https://developer.nvidia.com/cudnn 

 

Download cuDNN을 클릭합니다. 

계속 진행하려면 로그인을 해야 합니다.  

라이센스에 동의한다고 체크하고( I Agree to the Terms of… ) 

Archived cuDNN Releases를 클릭합니다. 

목록에서 다음 항목을 클릭합니다. 

Download cuDNN v8.1.0 (January 26th, 2021), for CUDA 11.0,11.1 and 11.2

 

다음 항목을 클릭합니다. 

cuDNN Library for Linux (x86_64)

다운로드 받은 파일을 압축풀어서 파일 복사합니다. 

$ cd 다운로드

$ tar xvzf cudnn-11.2-linux-x64-v8.1.0.77.tgz

$ sudo cp cuda/include/cudnn* /usr/local/cuda/include

$ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64

$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

링크를 다시 걸어줘야 합니다.  

$ sudo ln -sf /usr/local/cuda-11.2/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_adv_train.so.8.1.0 /usr/local/cuda-11.2/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_adv_train.so.8

$ sudo ln -sf /usr/local/cuda-11.2/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_ops_infer.so.8.1.0  /usr/local/cuda-11.2/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_ops_infer.so.8 

$ sudo ln -sf /usr/local/cuda-11.2/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_cnn_train.so.8.1.0  /usr/local/cuda-11.2/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_cnn_train.so.8

$ sudo ln -sf /usr/local/cuda-11.2/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_adv_infer.so.8.1.0  /usr/local/cuda-11.2/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_adv_infer.so.8

$ sudo ln -sf /usr/local/cuda-11.2/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_ops_train.so.8.1.0  /usr/local/cuda-11.2/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_ops_train.so.8 

$ sudo ln -sf /usr/local/cuda-11.2/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_cnn_infer.so.8.1.0 /usr/local/cuda-11.2/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_cnn_infer.so.8 

$ sudo ln -sf /usr/local/cuda-11.2/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn.so.8.1.0  /usr/local/cuda-11.2/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn.so.8

새로 추가된 라이브러리를 시스템에서 찾을 수 있도록 하고 루트 디렉토리로 이동합니다.  

$ sudo ldconfig

 $ cd

 

설정이 제대로 되었는지 확인합니다. 다음처럼 8.1.0이 보여야 합니다.  

$ ldconfig -N -v $(sed 's/:/ /' <<< $LD_LIBRARY_PATH) 2>/dev/null | grep libcudnn

libcudnn_adv_train.so.8 -> libcudnn_adv_train.so.8.1.0

libcudnn_adv_infer.so.8 -> libcudnn_adv_infer.so.8.1.0

libcudnn_ops_infer.so.8 -> libcudnn_ops_infer.so.8.1.0

libcudnn.so.8 -> libcudnn.so.8.1.0

libcudnn_ops_train.so.8 -> libcudnn_ops_train.so.8.1.0

libcudnn_cnn_train.so.8 -> libcudnn_cnn_train.so.8.1.0

libcudnn_cnn_infer.so.8 -> libcudnn_cnn_infer.so.8.1.0

 

 

 

OpenCV

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전 이미 설치 했었어요 아래 링크로 설치!

https://mickael-k.tistory.com/208?category=798523 

[Ubuntu] OpenCV 설치하기 (초간단) in Ubuntu 20.02, Python3.8

설치 확인

 

하지만!!

이때  CUDA랑 연동을 안 해줘서 그냥 4.5 버전으 다시 깔겠습니다.

 

기존에 설치된 패키지를 업그레이드합니다. 

 

$ sudo apt-get update

$ sudo apt-get upgrade

추가로 필요한 패키지들을 설치합니다. 

 

$ sudo apt-get install build-essential cmake

$ sudo apt-get install pkg-config

$ sudo apt-get install libjpeg-dev libtiff5-dev libpng-dev

$ sudo apt-get install ffmpeg libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libxvidcore-dev libx264-dev libxine2-dev

$ sudo apt-get install libv4l-dev v4l-utils

$ sudo apt-get install libgstreamer1.0-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev 

$ sudo apt-get install libgtk-3-dev

$ sudo apt-get install mesa-utils libgl1-mesa-dri libgtkgl2.0-dev libgtkglext1-dev  

$ sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran libeigen3-dev

$ sudo apt-get install python3-dev python3-numpy

OpenCV를 다운로드 받아 빌드를 진행합니다. 

$ mkdir opencv-sources

$ cd opencv-sources

$ wget -O opencv.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/4.5.1.zip

$ unzip opencv.zip

 

$ wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/4.5.1.zip

$ unzip opencv_contrib.zip

 

$ cd opencv-4.5.1

$ mkdir build

$ cd build

cmake를 실행합니다. 중간에 다운로드를 하므로 인터넷이 연결된 상태에서 진행해야 합니다.

 

주의할 점은 CUDA_ARCH_BIN, CUDA_ARCH_PTX는 https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 의 Compute Capability를 참고하여 본인의 GPU에 따라 바꿔야 합니다.  

 

만약 본인의 그래픽카드를 모르겠다면 아래 명령어를 쳐서 위쪽에 나와 있는걸 확인 합니다.

$ nvidia-smi -a

그리고 그걸 아래 링크에서 Compute Capability를 확인 해 줍니다.

https://developer.nvidia.com/cuda-gpus#compute

CUDA GPUs

목록에 없다면 구글에서 “gtx 1660 ti Compute Capability” 식으로 검색하여 찾으세요. 이 값을 잘못 입력하면 CUDA가 정상 동작하지 않습니다. 

gtx 960m 의 경우에는 5.0입니다. 

 

configure 해줍니다.

$ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON -D INSTALL_C_EXAMPLES=ON -D BUILD_DOCS=OFF -D BUILD_PERF_TESTS=OFF -D BUILD_TESTS=OFF -D BUILD_PACKAGE=OFF -D BUILD_EXAMPLES=OFF -D WITH_TBB=ON -D ENABLE_FAST_MATH=1 -D CUDA_FAST_MATH=1 -D CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR=/usr/local/cuda -D WITH_CUDA=ON -D WITH_CUBLAS=ON -D WITH_CUFFT=ON -D WITH_NVCUVID=ON -D WITH_IPP=OFF -D WITH_V4L=ON -D WITH_1394=OFF -D WITH_GTK=ON -D WITH_QT=OFF -D WITH_OPENGL=ON -D WITH_EIGEN=ON -D WITH_FFMPEG=ON -D WITH_GSTREAMER=ON -D BUILD_JAVA=OFF -D BUILD_opencv_python3=ON -D BUILD_opencv_python2=OFF -D BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=ON -D OPENCV_SKIP_PYTHON_LOADER=ON -D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON -D OPENCV_ENABLE_NONFREE=ON -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib-4.5.1/modules -D WITH_CUDNN=ON -D OPENCV_DNN_CUDA=ON -D CUDA_ARCH_BIN=5.0  -D CUDA_ARCH_PTX=5.0 -D CUDNN_LIBRARY=/usr/local/cuda/lib64/libcudnn.so.8.1.0 -D CUDNN_INCLUDE_DIR=/usr/local/cuda/include  .. 

 

cmake 실행 결과 입니다. 빨간색 부분을 확인하세요. 

-- General configuration for OpenCV 4.5.1 ===================================== --   Version control:               unknown --  --   Extra modules: --     Location (extra):            /home/webnautes/opencv-sources/opencv_contrib-4.5.1/modules --     Version control (extra):     unknown --  --   Platform: --     Timestamp:                   2021-05-29T12:45:55Z --     Host:                        Linux 5.8.0-53-generic x86_64 --     CMake:                       3.16.3 --     CMake generator:             Unix Makefiles --     CMake build tool:            /usr/bin/make --     Configuration:               RELEASE --  --   CPU/HW features: --     Baseline:                    SSE SSE2 SSE3 --       requested:                 SSE3 --     Dispatched code generation:  SSE4_1 SSE4_2 FP16 AVX AVX2 AVX512_SKX --       requested:                 SSE4_1 SSE4_2 AVX FP16 AVX2 AVX512_SKX --       SSE4_1 (15 files):         + SSSE3 SSE4_1 --       SSE4_2 (1 files):          + SSSE3 SSE4_1 POPCNT SSE4_2 --       FP16 (0 files):            + SSSE3 SSE4_1 POPCNT SSE4_2 FP16 AVX --       AVX (4 files):             + SSSE3 SSE4_1 POPCNT SSE4_2 AVX --       AVX2 (29 files):           + SSSE3 SSE4_1 POPCNT SSE4_2 FP16 FMA3 AVX AVX2 --       AVX512_SKX (4 files):      + SSSE3 SSE4_1 POPCNT SSE4_2 FP16 FMA3 AVX AVX2 AVX_512F AVX512_COMMON AVX512_SKX --  --   C/C++: --     Built as dynamic libs?:      YES --     C++ standard:                11 --     C++ Compiler:                /usr/bin/c++  (ver 9.3.0) --     C++ flags (Release):         -fsigned-char -ffast-math -W -Wall -Werror=return-type -Werror=non-virtual-dtor -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wsign-promo -Wuninitialized -Wsuggest-override -Wno-delete-non-virtual-dtor -Wno-comment -Wimplicit-fallthrough=3 -Wno-strict-overflow -fdiagnostics-show-option -Wno-long-long -pthread -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -fdata-sections  -msse -msse2 -msse3 -fvisibility=hidden -fvisibility-inlines-hidden -O3 -DNDEBUG  -DNDEBUG --     C++ flags (Debug):           -fsigned-char -ffast-math -W -Wall -Werror=return-type -Werror=non-virtual-dtor -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wsign-promo -Wuninitialized -Wsuggest-override -Wno-delete-non-virtual-dtor -Wno-comment -Wimplicit-fallthrough=3 -Wno-strict-overflow -fdiagnostics-show-option -Wno-long-long -pthread -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -fdata-sections  -msse -msse2 -msse3 -fvisibility=hidden -fvisibility-inlines-hidden -g  -O0 -DDEBUG -D_DEBUG --     C Compiler:                  /usr/bin/cc --     C flags (Release):           -fsigned-char -ffast-math -W -Wall -Werror=return-type -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wmissing-prototypes -Wstrict-prototypes -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wuninitialized -Wno-comment -Wimplicit-fallthrough=3 -Wno-strict-overflow -fdiagnostics-show-option -Wno-long-long -pthread -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -fdata-sections  -msse -msse2 -msse3 -fvisibility=hidden -O3 -DNDEBUG  -DNDEBUG --     C flags (Debug):             -fsigned-char -ffast-math -W -Wall -Werror=return-type -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wmissing-prototypes -Wstrict-prototypes -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wuninitialized -Wno-comment -Wimplicit-fallthrough=3 -Wno-strict-overflow -fdiagnostics-show-option -Wno-long-long -pthread -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -fdata-sections  -msse -msse2 -msse3 -fvisibility=hidden -g  -O0 -DDEBUG -D_DEBUG --     Linker flags (Release):      -Wl,--gc-sections -Wl,--as-needed   --     Linker flags (Debug):        -Wl,--gc-sections -Wl,--as-needed   --     ccache:                      NO --     Precompiled headers:         NO --     Extra dependencies:          m pthread cudart_static dl rt nppc nppial nppicc nppidei nppif nppig nppim nppist nppisu nppitc npps cublas cudnn cufft -L/usr/local/cuda/lib64 -L/usr/lib/x86_64-linux-gnu --     3rdparty dependencies: --  --   OpenCV modules: --     To be built:                 alphamat aruco bgsegm bioinspired calib3d ccalib core cudaarithm cudabgsegm cudacodec cudafeatures2d cudafilters cudaimgproc cudalegacy cudaobjdetect cudaoptflow cudastereo cudawarping cudev datasets dnn dnn_objdetect dnn_superres dpm face features2d flann freetype fuzzy gapi hfs highgui img_hash imgcodecs imgproc intensity_transform line_descriptor mcc ml objdetect optflow phase_unwrapping photo plot python3 quality rapid reg rgbd saliency shape stereo stitching structured_light superres surface_matching text tracking video videoio videostab xfeatures2d ximgproc xobjdetect xphoto --     Disabled:                    world --     Disabled by dependency:      - --     Unavailable:                 cnn_3dobj cvv hdf java julia matlab ovis python2 sfm ts viz --     Applications:                apps --     Documentation:               NO --     Non-free algorithms:         YES --  --   GUI:  --     GTK+:                        YES (ver 3.24.20) --       GThread :                  YES (ver 2.64.6) --       GtkGlExt:                  NO --     OpenGL support:              NO --     VTK support:                 NO --  --   Media I/O:  --     ZLib:                        /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libz.so (ver 1.2.11) --     JPEG:                        /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libjpeg.so (ver 80) --     WEBP:                        build (ver encoder: 0x020f) --     PNG:                         /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpng.so (ver 1.6.37) --     TIFF:                        /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libtiff.so (ver 42 / 4.1.0) --     JPEG 2000:                   build (ver 2.3.1) --     OpenEXR:                     build (ver 2.3.0) --     HDR:                         YES --     SUNRASTER:                   YES --     PXM:                         YES --     PFM:                         YES --  --   Video I/O: --     FFMPEG:                      YES --       avcodec:                   YES (58.54.100) --       avformat:                  YES (58.29.100) --       avutil:                    YES (56.31.100) --       swscale:                   YES (5.5.100) --       avresample:                NO --     GStreamer:                   YES (1.16.2) --     v4l/v4l2:                    YES (linux/videodev2.h) --  --   Parallel framework:            pthreads --  --   Trace:                         YES (with Intel ITT) --  --   Other third-party libraries: --     Lapack:                      NO --     Eigen:                       YES (ver 3.3.7) --     Custom HAL:                  NO --     Protobuf:                    build (3.5.1) --  --   NVIDIA CUDA:                   YES (ver 11.2, CUFFT CUBLAS FAST_MATH) --     NVIDIA GPU arch:             75 --     NVIDIA PTX archs:            75 --  --   cuDNN:                         YES (ver 8.1.0) --  --   OpenCL:                        YES (no extra features) --     Include path:                /home/webnautes/opencv-sources/opencv-4.5.1/3rdparty/include/opencl/1.2 --     Link libraries:              Dynamic load --  --   Python 3: --     Interpreter:                 /usr/bin/python3 (ver 3.8.5) --     Libraries:                   /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpython3.8.so (ver 3.8.5) --     numpy:                       /home/webnautes/.local/lib/python3.8/site-packages/numpy/core/include (ver 1.17.3) --     install path:                lib/python3.8/dist-packages --  --   Python (for build):            /usr/bin/python3 --  --   Install to:                    /usr/local -- ----------------------------------------------------------------- --  -- Configuring done -- Generating done -- Build files have been written to: /home/webnautes/opencv-sources/opencv-4.5.1/build

 

빌드 및 설치를 합니다. 

$ time make -j$(nproc)

 

$ sudo make install

 

라이브러리를 인식할 수 있도록 해줍니다. 

$ sudo ldconfig

다음 코드를 컴파일하여 CUDA를 OpenCV에서 사용할 수 있는지 테스트합니다.  

일반 폴더에서 cpp 파일을 만들고 빌드를 해볼겁니다.

$ gedit test.cpp

코드는 아래와 같습니다.

#include <iostream> using namespace std; #include <opencv2/core.hpp> using namespace cv; #include <opencv2/cudaarithm.hpp> using namespace cv::cuda; int main() {     printShortCudaDeviceInfo(getDevice());     int cuda_devices_number = getCudaEnabledDeviceCount();     cout << "CUDA Device(s) Number: "<< cuda_devices_number << endl;     DeviceInfo _deviceInfo;     bool _isd_evice_compatible = _deviceInfo.isCompatible();     cout << "CUDA Device(s) Compatible: " << _isd_evice_compatible << endl;     return 0; }

 

빌드

$ g++ -o test test.cpp $(pkg-config opencv4 --libs --cflags)

실행 결과 두 항목 모두 1이 나와야 합니다. 

$ ./test

Device 0:  "GeForce GTX 1660 Ti"  5936Mb, sm_75, Driver/Runtime ver.11.20/11.20

CUDA Device(s) Number: 1

CUDA Device(s) Compatible: 1

둘다 1이 보이지 않으면 cmake의 다음 두 옵션에 숫자를 잘못 적은겁니다. 

그래픽 카드에 해당되는 숫자를 적어야 합니다. 

-D CUDA_ARCH_BIN=5.0 -D CUDA_ARCH_PTX=5.0

 

 

간단히 웹캠 예제를 테스트해봅니다.  

일정 폴더를 만들고 cpp파일을 만들겁니다.

$ gedit webcam_test.cpp

코드는 아래와 같습니다.

#include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; const int fps = 20; // frames por second int main() {     Mat frame;           VideoCapture videocapture(0);      if (!videocapture.isOpened())          return -1;     while (1) {         bool ret = videocapture.read(frame);         if (ret == false) break;         imshow("Webcam", frame);         int key = waitKey(1000 / fps);         if (key == 27 )              break;     }     return 0;  }

빌드

$ g++ -o webcam_test webcam_test.cpp $(pkg-config opencv4 --libs --cflags)

 

실행

$ ./webcam_test 

창이 하나 뜨면서 웹캠 영상이 보이게 됩니다. 아래 경고메시지를 무시해도 됩니다. 

[ WARN:0] global /home/webnautes/opencv-sources/opencv-4.5.1/modules/videoio/src/cap_gstreamer.cpp (961) open OpenCV | GStreamer warning: Cannot query video position: status=0, value=-1, duration=-1

웹캠 영상이 보이지 않으면 치즈 같은 프로그램을 사용하여 우분투에서 웹캠을 정상 인식했는지 확인할 필요가 있습니다.