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Como instalar os drives NVIDIA para utilizar sua GPU

Para trabalhar com deep learning utilizando os recursos de sua GPU Nvidia, é importante que os drivers corretos estejam devidamente instalados.

Nesse artigo, mostraremos o passo-a-passo para configurar e deixar os requisitos prontos.

Primeiramente, acesse essa página: https://developer.nvidia.com/rdp/form/cudnn-download-survey

É preciso se inscrever no programa NVIDIA Developer para poder baixar o CUDA toolkit, portanto clique em Join Now e se inscreva informando seus dados:

Depois, estando nessa página: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit clique em Download now:

Selecione seu sistema operacional:

Marque as opções de acordo com seu sistema operacional e clique em download (o arquivo possui algo entre 2-3 Gb, portanto pode levar algum tempo para baixar):

Quando o download for concluído, clique no arquivo baixado e siga as instruções do instalador.

Quando for perguntado sobre o tipo de instalação, sugerimos que opte pela instalação Expressa.

Obs: você também irá precisar do Visual Studio para poder utilizar os recursos da NVIDIA CUDA. Acesse a página:
https://visualstudio.microsoft.com/pt-br/

Opte pela opção Visual Studio Community:

Após baixar o instalador, clique no arquivo e siga as instruções mostradas.

Será perguntado quais cargas de trabalho você quer instalar:

Não é necessário nesse momento selecionar opções específicas, portanto você pode apenas clicar em “Instalar” e depois em “Continuar”:

Depois que a instalação for concluída, será solicitado que você entre com um e-mail para logar no Visual Studio, mas nesse momento não é necessário; você pode fechar essa janela, pois o Visual Studio já está instalado.

Termine a instalação do NVIDIA toolkit seguindo os passos do instalador que você já havia iniciado anteriormente, caso ainda não tenha concluído.

E pronto! Você já está com o ambiente preparado para iniciar suas aplicações de deep learning usando frameworks como Tensor Flow e Keras para GPU.

Em nosso curso de redes neurais, deep learning e visão computacional, mostramos como aplicar deep learning na prática utilizando esses recursos.

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