NVIDIA GPU를 사용한 Visual Studio 설정 방법

테이블 목차

1. Visual Studio 설정
   • NVIDIA GPU에 대한 Visual Studio 설정
   • 환경 설정 방법
2. 시스템 요구 사항
   • 서버 또는 호스트 시스템 구성
   • Linux 서버 환경 설정
   • Windows 10 도구 설치
3. Docker 설치 및 설정
   • Docker 설치
   • NVIDIA Docker 및 드라이버 설치
   • CUDA 설치
   • Python 및 Anaconda 설치
4. 터미너스(Termius) 설치 및 사용 방법
   • 터미너스(Termius) 애플리케이션 설치
   • SSH 연결 설정
5. Ubuntu 18.04 설치
   • Windows 호스트 머신에 Ubuntu 18.04 설치하기
6. Visual Studio 및 확장 프로그램 설치
   • Visual Studio Code 설치
   • Python 디버거 설치
   • Python 자동 완성 기능 설치
   • Jupyter Notebook 설치
   • Linter 설치
   • ToDo List 확장 프로그램 설치
   • Docker 및 Docker Compose 설치
   • Remote SSH 서버 설치
   • Remote Development 기능 설치
7. 서버 연결 및 코드 배포
   • 원격 서버 연결
   • Visual Studio Code에서 코드 작성
   • 코드 배포
8. 결론

Visual Studio 설정

NVIDIA GPU를 사용한 Visual Studio의 설정 방법을 알아보겠습니다. 이전에는 웹 개발이나 C++ 개발을 위한 Visual Studio 설정 방법에 대한 많은 온라인 동영상을 볼 수 있었습니다. 그러나 이번에는 새로운 방식으로, 시스템과 연결된 또 다른 컴퓨터에 코드를 배포할 수 있는 환경을 구축하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 여기에서는 노트북이나 윈도우와 같은 시스템과 워크스테이션 또는 서버와 같은 다른 컴퓨터를 사용하여 개발 환경을 설정할 것입니다. 이렇게 하면 코드를 작성하는 컴퓨터에서 서버에 코드를 배포할 수 있습니다. 이 작업은 NVIDIA 도커 컨테이너를 사용할 수 없으므로 개발자들이 자주 사용하는 도구를 설치하여 쉽게 따라 할 수 있도록 하겠습니다. 그러면 한 단계씩 진행해 보겠습니다.

시스템 요구 사항

시스템 요구 사항은 다음과 같습니다:

1. 서버 또는 호스트 시스템:
   • 노트북 또는 맥북과 같은 시스템
   • 워크스테이션 또는 서버 (로컬 또는 클라우드)
2. Linux 서버:
   • 리눅스 버전 설치 및 구성
   • NVIDIA 도커 컨테이너 지원
   • CUDA 및 GPU 드라이버 설치
   • Python 3 및 Anaconda 설치

Docker 설치 및 설정

Docker는 개발하기 위해 설치해야 하는 중요한 도구입니다. Docker를 설치하고 NVIDIA 도커 및 드라이버를 설정하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. Docker 설치:
   • Docker 공식 웹 사이트에서 Docker를 다운로드하고 설치합니다.
2. NVIDIA Docker 및 드라이버 설치:
   • NVIDIA Docker 및 드라이버를 설치하고 설정합니다.
3. CUDA 설치:
   • CUDA를 설치하여 딥러닝 작업에 필요한 GPU 계산 기능을 활용할 수 있도록 합니다.
4. Python 및 Anaconda 설치:
   • Python 3 및 Anaconda를 설치하여 개발에 필요한 패키지 및 도구를 쉽게 사용할 수 있도록 합니다.

터미너스(Termius) 설치 및 사용 방법

터미너스(Termius)는 여러 개의 SSH 터미널을 동시에 연결할 수 있는 편리한 애플리케이션입니다. 터미너스(Termius)를 설치하고 사용하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. 터미너스(Termius) 애플리케이션 설치:
   • 터미너스(Termius) 애플리케이션을 다운로드하고 설치합니다.
2. SSH 연결 설정:
   • 원격 서버에 SSH 연결을 설정하여 호스트 시스템과 연결합니다.

Ubuntu 18.04 설치

호스트 시스템에 Ubuntu 18.04를 설치하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. Windows 호스트 머신에 Ubuntu 18.04 설치하기:
   • Windows 스토어를 열고 Ubuntu 18.04를 검색하여 설치합니다.

Visual Studio 및 확장 프로그램 설치

Visual Studio Code를 설치하고 필요한 확장 프로그램을 설치하여 개발 환경을 완성하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. Visual Studio Code 설치:
   • Visual Studio Code를 다운로드하고 설치합니다.
2. Python 디버거 설치:
   • Python 디버거를 설치하여 코드 디버깅 기능을 활용할 수 있도록 합니다.
3. Python 자동 완성 기능 설치:
   • Kite 등의 Python 자동 완성 기능을 설치하여 코드 작성 속도를 향상시킵니다.
4. Jupyter Notebook 설치:
   • Jupyter Notebook을 설치하여 인터랙티브한 개발 환경을 구축합니다.
5. Linter 설치:
   • Linter를 설치하여 코드 품질을 개선할 수 있도록 합니다.
6. ToDo List 확장 프로그램 설치:
   • ToDo List 확장 프로그램을 설치하여 코드 작업 중 추가 기능이나 향상사항을 기록할 수 있도록 합니다.
7. Docker 및 Docker Compose 설치:
   • Docker와 Docker Compose를 설치하여 컨테이너 관리를 용이하게 합니다.
8. Remote SSH 서버 설치:
   • Remote SSH 서버를 설치하여 코드를 원격 서버로 배포할 수 있도록 합니다.
9. Remote Development 기능 설치:
   • Remote Development 기능을 설치하여 원격 서버와의 개발 환경 통합을 지원받습니다.

서버 연결 및 코드 배포

서버에 연결하고 Visual Studio Code를 사용하여 코드를 작성하고 원격 서버로 코드를 배포하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. 원격 서버 연결:
   • Remote SSH 기능을 사용하여 서버에 연결합니다.
2. Visual Studio Code에서 코드 작성:
   • Visual Studio Code에서 코드 작성을 시작합니다.
3. 코드 배포:
   • SSH를 통해 코드를 원격 서버로 배포합니다.

결론

이제까지 NVIDIA GPU를 사용한 Visual Studio 설정에 대해 자세히 알아보았습니다. 이를 통해 개발 환경을 구축하고 코드를 작성하여 서버로 배포하는 방법을 배웠습니다. 이러한 설정은 딥러닝을 위한 Visual Studio 개발에 매우 유용합니다. 현재까지 설명한 내용을 따라하기만 하면 손쉽게 환경을 설정하고 코드를 배포할 수 있습니다. 이러한 방법을 사용하면 클라우드 비용을 절감하고 개발 작업을 더욱 효율적으로 수행할 수 있습니다.