What? Why?

이 가이드는 딥러닝(머신러닝 포함)의 코어 연구 또는 어플리케이션 적용 연구를 수행하는 연구자들 사이에서 computation 성능을 높이기 위한 수단으로서 최근 많은 관심을 끌고 있는 NVIDIA사 GPU 기반 시스템을 구축하는데 가장 필수적인 단계에 대해 설명한다.

가장 필수적인 단계라면 시스템에서 프로그래밍한 computation-intensive 코드의 실행을 가속하기 위해 하드웨어인 GPU를 활용하여 병렬 계산이 가능하도록 하는 것이다.

이를 위해서는 NVIDIA사의 CUDA를 설치해야 하는데, 본 가이드는 그 유명한 CUDA를 리눅스 기반 OS에 설치하는 법을 설명한다.

그럼 왜 리눅스에서의 설치만을 설명하고자 하는가?

윈도우즈 설치보다 고려해야 할 것들이 많은 듯 해서.

노트 :

  • 본 가이드는 NVIDIA사의 Developer Zone 사이트 > CUDA Toolkit 8.0 Installation Guide > "NVIDIA CUDA Installation Guide for Linux" 아티클을 그대로 번역한 것에 지나지 않는다.
  • 부족한 영어실력으로 인한 오역들이 다소 존재할 수 있다는 점은 주의해야 한다.
  • 그리고 추가 설명을 위해 아주 약간의 코멘트를 삽입할 것이다.
  • 출판을 목적으로 한 것이 아니기 때문에 문장의 순화 및 정제는 포기한다.

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