실습 · 연습문제 1개

한 서버에서 다음 세 출력을 얻었다.

• nvidia-smi 출력 (드라이버가 없으면 None)
• nvcc --version 출력 (CUDA toolkit이 없으면 None)
• torch.version.cuda 값 (CPU 전용 빌드이면 None)

함수 summarize(smi_text, nvcc_text, torch_cuda)를 완성해 다음 키를 가진 dict를 반환한다.

키	값
driver	드라이버 버전 문자열(예: "550.54.15") 또는 None
driver_cuda	드라이버가 지원하는 최대 CUDA 버전(예: "12.4") 또는 None
toolkit	nvcc가 보고하는 toolkit 버전(예: "12.1") 또는 None
torch_ok	아래 규칙의 판정 결과

torch_ok 규칙(보수적 판정):

• torch_cuda가 None(CPU 빌드)이면 None.
• 드라이버가 없으면 False.
• 그 밖에는 torch_cuda의 (major, minor)가 driver_cuda의 (major, minor) 이하이면 True, 아니면 False.

toolkit은 판정에 쓰지 않는다. PyTorch wheel은 CUDA runtime을 함께 가져오기 때문이다.

힌트: 버전은 문자열로 비교하지 않는다. 문자열 비교에서는 "12.10" < "12.4"가 True다. 정수 tuple로 바꿔 비교한다.