WSL2 PyTorch에서 발생하는 RuntimeError: No CUDA GPUs are available with RTX3080 문제 해결

WSL2 환경에서 PyTorch를 사용하여 RTX3080 GPU를 활용하려는 경우 다음과 같은 오류가 발생할 수 있습니다.

RuntimeError: No CUDA GPUs are available with RTX3080

원인:

이 오류는 PyTorch가 사용 가능한 CUDA GPU를 찾지 못할 때 발생합니다. WSL2 환경에서는 GPU 드라이버 및 CUDA 라이브러리 설정에 대한 추가적인 구성이 필요하기 때문입니다.

해결 방법:

다음 단계를 따라 문제를 해결할 수 있습니다.

GPU 드라이버 설치:

CUDA Toolkit 설치:

환경 변수 설정:

• 다음 환경 변수를 설정합니다.
  • CUDA_PATH: CUDA Toolkit 설치 경로
  • LD_LIBRARY_PATH: $CUDA_PATH/lib64

PyTorch 재설치:

• CUDA 지원 버전의 PyTorch를 설치합니다. pip install torch==<version>-cu<cuda_version> 명령을 사용하여 설치할 수 있습니다. (<version>: PyTorch 버전, <cuda_version>: CUDA 버전)

WSL 재부팅:

• 변경 사항을 적용하기 위해 WSL을 재부팅합니다.

추가 정보:

위의 방법으로 문제가 해결되지 않을 경우:

• WSL 로그를 확인하여 오류 메시지가 있는지 확인합니다.
• PyTorch 및 CUDA 버전 호환성을 확인합니다.
• 온라인 커뮤니티 (예: Stack Overflow)에서 도움을 요청합니다.

WSL2 환경에서 PyTorch를 사용하여 RTX3080 GPU로 텐서 계산을 수행하는 예시 코드입니다.

import torch

# GPU 사용 가능 여부 확인
if torch.cuda.is_available():
    print("GPU 사용 가능")
    device = torch.device("cuda")
else:
    print("GPU 사용 불가능")
    device = torch.device("cpu")

# 텐서 생성 및 GPU로 전송
x = torch.randn(100, 100)
x = x.to(device)

# GPU에서 텐서 계산 수행
y = torch.mm(x, x.t())

# 결과 출력
print(y)

• 위 코드는 기본적인 예시이며, 실제 사용 목적에 맞게 수정해야 합니다.
• torch.cuda.is_available() 함수를 사용하여 GPU 사용 가능 여부를 확인하고, 사용 가능한 경우 torch.device("cuda")를 사용하여 GPU 장치를 선택합니다.
• to(device) 메서드를 사용하여 텐서를 GPU로 전송합니다.
• 텐서 계산은 GPU에서 수행됩니다.
• y 텐서를 출력합니다.

추가 예시:

• CNN 모델 학습 및 추론
• 자연어 처리
• 컴퓨터 비전

WSL2 환경에서 PyTorch와 RTX3080 GPU를 사용하는 대체 방법

• Docker를 사용하여 CUDA 환경을 별도로 구성하고 PyTorch를 실행합니다.
• Docker 이미지는 NVIDIA에서 제공하는 공식 이미지를 사용하거나 직접 구축할 수 있습니다.
• Docker 사용은 환경 관리 및 버전 관리에 유리합니다.

Colab 사용:

• Google Colab을 사용하여 웹 브라우저에서 PyTorch를 실행합니다.
• Colab은 GPU를 무료로 제공하며, 별도의 환경 설정 없이 PyTorch를 사용할 수 있습니다.
• Colab은 간편하게 코드를 테스트하거나 교육 목적으로 활용하기 적합합니다.

Kaggle 사용:

• Kaggle Notebooks는 GPU를 무료로 제공하며, Colab과 유사하게 작동합니다.
• Kaggle Notebooks는 데이터 과학 및 머신러닝 경연 대회에 참여하는데 유용합니다.

Windows Subsystem for Linux (WSL) 사용:

• WSL 1 환경을 사용하여 PyTorch를 실행합니다.
• WSL 1은 WSL 2보다 더 안정적이지만, GPU 성능은 WSL 2보다 낮을 수 있습니다.
• WSL 1은 Windows 환경에서 Linux 환경을 사용하고 싶을 때 유용합니다.

기타 클라우드 플랫폼 사용:

• AWS, Azure, GCP와 같은 클라우드 플랫폼에서 GPU 인스턴스를 사용하여 PyTorch를 실행합니다.
• 클라우드 플랫폼은 다양한 GPU 유형 및 성능을 제공하며, 대규모 데이터 처리 및 학습에 적합합니다.

선택 기준:

• 사용 목적
• 환경 설정 선호도
• GPU 성능 요구 사항
• 사용 편의성
• 비용