[바이오인포매틱스 박사의 경계 넘기] 1. 의생명정보학자와 함께 하는 경계 이야기 시작
- 등록2026.04.02.
- 조회2256
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미국에 오자마자, 주어진 서버에서 분석만 하던 저는 처음 보는 딥러닝 학습을 위한 Lambda 서버 구축을 맡게 되었습니다. 박스채로 저를 기다리고 있네요. “마음대로 갖고 놀으세요”라고 말씀하시며 부담을 덜어주시는 supervisor님. 저 GPU 서버 구축 처음입니다.
$ lsb_release -a
GPU 장착 확인
정상적으로 설치되어 있는 경우 NVIDIA~로 출력됩니다.
$ lspci | grep -i VGA
NVIDIA 드라이버-CUDA 설치 확인
$ nvidia-smi
GPU 딥러닝을 위한 NVIDIA cuDNN (CUDA Deep Neural Network library) 설치
NVIDIA cuDNN은 deep neural networks을 빠르게 수행할 수 있도록 GPU-accelerated library입니다. 설치를 위해 NVIDIA 공식 다운로드 사이트 (https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download )에 로그인하고, 내 우분투 버전과 맞는 cuDNN을 다운로드합니다.
Resources -> Archived cuDNN Releases -> Download cuDNN V#, for CUDA # 순서로 이동
이제 설치를 시작합니다. 다운받은 cuDNN 압축 파일을 풀고, 라이브러리 파일과 헤더 파일들을 CUDA 디렉토리로 복사합니다. 복사한 파일들에 대해 읽기 권한 설정도 해줍니다. 서버 터미널에서 아래 command line을 실행합니다.
# 압축 파일 풀기
$ tar xvzf cudnn-#-linux-x64-v#.tgz
# CUDA 디렉토리로 복사
$ cp cuda/include/cudnn* /usr/local/cuda/include
$ cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
# 읽기 권한 설정
$ chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
심볼릭 링크(Symbolic link도) 걸어줍니다.
$ ln -sf /usr/local/cuda/lib64/libcudnn_adv_train.so.*.*.0 /usr/local/cuda/lib64/libcudnn_adv_train.so.*
$ ln -sf /usr/local/cuda/lib64/libcudnn_ops_infer.so.*.*.0 /usr/local/cuda/lib64/libcudnn_ops_infer.so.*
$ ln -sf /usr/local/cuda/lib64/libcudnn_cnn_train.so.*.*.0 /usr/local/cuda/lib64/libcudnn_cnn_train.so.*
$ ln -sf /usr/local/cuda/lib64/libcudnn_adv_infer.so.*.*.0 /usr/local/cuda/lib64/libcudnn_adv_infer.so.*
$ ln -sf /usr/local/cuda/lib64/libcudnn_ops_train.so.*.*.0 /usr/local/cuda/lib64/libcudnn_ops_train.so.*
$ ln -sf /usr/local/cuda/lib64/libcudnn_cnn_infer.so.*.*.0 /usr/local/cuda/lib64/libcudnn_cnn_infer.so.*
$ ln -sf /usr/local/cuda/lib64/libcudnn.so.*.1.0 /usr/local/cuda/lib64/libcudnn.so.*
$pip3 install tensorflow-gpu
# 디스크 목록 확인
$fdisk -l
# 파티션 작업할 디스크를 선택합니다. 위 fdisk -l 명령어에서 나온 디스크 이름을 입력합니다.
$parted /dev/
# Parted 명령어로 파티션 설정을 시작합니다.
(parted) p
(parted) mklabel
New disk label type? gpt
(parted) p
(parted) mkpart -> Enter
File system type? ext4
Start? 0
End? 100%
Ignore/Cancel? I
(parted) p
(parted) q
손을 덜덜 떨며 디스크 파티션을 설정하였습니다. 다음으로 partition format을 하겠습니다.
$ umount /dev/
$ mkfs -t ext4 /dev/
$ mkdir -p /BIO
$ vi /etc/fstab #UUID라인 수정하고 저장 후 종료 (:wq)
-> UUID=********-****-** /BIO ext4 defaults 0 0
$ mount -a
$ df -h 마운트 및 디스크 용량 확인. 완료합니다!
본 기사는 네티즌에 의해 작성되었거나 기관에서 작성된 보도자료로, BRIC의 입장이 아님을 밝힙니다. 또한 내용 중 개인에게 중요하다고 생각되는 부분은 사실확인을 꼭 하시기 바랍니다. [기사 오류 신고하기]
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생물정보학자로서 본 연재에서는 오믹스 데이터 분석 및 AI 기반 분석 방법론 개발 과정을 실제 연구 경험을 바탕으로 다루고자 합니다. 캘리포니아에서의 연구자 생활 경험과 실무 중심의 분석 코드를 함께 공유함으로써, 유사한 고민을 하고 있는 연구자들에게 실질적인 참고 자료가 되기를 기대합니다.
- 김효영
