환경
- Windows 11
- WSL 2
- Ubuntu 20.04
- GeForece RTX 3080 Laptop
설치
전체적인 진행은 아래 링크를 따라 진행
https://docs.nvidia.com/cuda/wsl-user-guide/index.html
1) 드라이버 설치
https://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us
- 위 사이트에 들어가서 사양에 맞게 입력하면 맞는 드라이버가 뜬다
- 이 드라이버를 다운받아 설치한다
2) NVIDIA GPU를 위한 도커 설치
https://docs.nvidia.com/ai-enterprise/deployment-guide-vmware/0.1.0/docker.html
- 업데이트
sudo apt-get update- apt의 HTTPS 저장소 사용을 위한 패키지 설치
sudo apt-get install -y \
apt-transport-https \
ca-certificates \
curl \
gnupg-agent \
software-properties-common- 도커의 공식 GPG 키를 추가
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
- 맞는 키가 설치되었는지 확인
- fingerprint가 9DC8 5822 9FC7 DD38 854A E2D8 8D81 803C 0EBF CD88 인데 마지막 8자리를 검색해서 확인
sudo apt-key fingerprint 0EBFCD88
- 안정적인 저장소 세팅을 위한 명령어 입력
sudo add-apt-repository \
"deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
$(lsb_release -cs)\
stable"에러 발생
오잉 에러가 생긴다
E: Malformed entry 50 in list file /etc/apt/sources.list (Component)
E: The list of sources could not be read.이 경우 sources.list 파일에서 문제가 있는 라인을 수정해주어야 한다. 관리자 권한이 필요하니 sudo로 실행하자.
sudo vi /etc/apt/sources.list50번째 줄이 문제라고 하니 주석처리해보자
근데 그렇게 해도 같은 문제가 반복된다.
2-1) 도커 설치
도커 공식 홈페이지에서 설치하자.
https://docs.docker.com/engine/install/ubuntu/
저장소 셋업
- 일단 위에서 오류가 발생한 부분은 sources.list에서 주석처리를 하자
- 그리고 아래 명령어 실행. 오래된 구 버전을 지우는 거다.
for pkg in docker.io docker-doc docker-compose podman-docker containerd runc; do sudo apt-get remove $pkg; done
- apt 패키지를 업데이트하고 apt가 HTTPS 저장소를 이용할 수 있도록 하는 패키지를 설치한다
sudo apt-get updatesudo apt-get install ca-certificates curl gnupg
- 도커의 공식 GPG 키를 추가한다
sudo install -m 0755 -d /etc/apt/keyringscurl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/docker.gpgsudo chmod a+r /etc/apt/keyrings/docker.gpg- 저장소를 셋업한다
echo \
"deb [arch="$(dpkg --print-architecture)" signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
"$(. /etc/os-release && echo "$VERSION_CODENAME")" stable" | \
sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null
도커 엔진 설치
- apt 패키지 업데이트
sudo apt-get update- Docker Engine, containerd, Docker Compose 설치
sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin- 잘 설치됐는지 확인
sudo docker run hello-world
잘 설치된 것 같다.
2-2) 다시 NVIDIA Container Toolkit 설치
- 패키지 저장소 추가
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
-패키지들의 최신 버전들을 설치하고 nvidia-container-toolkit 패키지 설치
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit- 도커 재시작
sudo systemctl restart docker- 도커와 NVIDIA Container Runtime 테스트
sudo docker run --rm --runtime=nvidia --gpus all nvidia/cuda:11.8.0-base-ubuntu20.04 nvidia-smi에러 발생
docker ps 를 해봐도 에러가 뜬다
에러 발생
https://technote.kr/369
사용자가 /var/run/docker.sock 에 접근할 권한이 없어서 생기는 문제라고 한다. 사용자를 docker group에 포함시켜주자
($USER 환경 변수는 현재 로그인한 사용자 아이디를 나타내므로 그대로 쓰기)
sudo usermod -a -G docker $USER껐다 켰더니 잘 된다
이제 nvidia runtime 해결만 남았다.
2-3) NVIDIA Runtime 추가
https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/latest/user-guide.html
- Systemd drop-in file
sudo mkdir -p /etc/systemd/system/docker.service.dsudo tee /etc/systemd/system/docker.service.d/override.conf <<EOF
[Service]
ExecStart=
ExecStart=/usr/bin/dockerd --host=fd:// --add-runtime=nvidia=/usr/bin/nvidia-container-runtime
EOFsudo systemctl daemon-reload \
&& sudo systemctl restart docker
- Daemon configuration file
sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker
- 도커 재시작
sudo systemctl restart docker- 다시 이미지 불러와보자
sudo docker run --rm --runtime=nvidia --gpus all nvidia/cuda:11.8.0-base-ubuntu20.04 nvidia-smi
됐다!
3) CUDA Toolkit & CUDA Developer Tools 설치
- NVIDIA Developer에 들어가서 CUDA 버전 확인
- 나중에 파이토치 설치할 때 cuda 11.8을 쓰므로 이것에 맞게 다운로드하기
https://developer.nvidia.com/cuda-11-8-0-download-archive
아래 명령어를 차례대로 입력하자
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-wsl-ubuntu.pin
sudo mv cuda-wsl-ubuntu.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda-repo-wsl-ubuntu-11-8-local_11.8.0-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-wsl-ubuntu-11-8-local_11.8.0-1_amd64.deb
sudo cp /var/cuda-repo-wsl-ubuntu-11-8-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/sudo apt-get updatesudo apt-get -y install cuda3-1) cuda toolkit 설치
sudo apt install nvidia-container-toolkitnvcc -V
이 쒸발 기껏 애써서 설치했더니 저거 하나에 다시 10.1이 설치되는건 무슨 경우냐??
쉬발 이럴거면 그냥 첨부터 nvidia-container-toolkit 설치하고서 다른걸 패치하는식으로 하지 아오 쉬발
3-2) 환경변수 설정
참자....참자....
https://wooriel.tistory.com/53
wooriel님 감사합니다
환경변수를 설정해주자
echo 'export PATH=/usr/local/cuda-11.8/bin${PATH:+:${PATH}}' >> ~/.bashrcecho 'export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.8/lib64' >> ~/.bashrcsource ~/.bashrc다시 버전을 확인해보자
nvcc -V
휴 다행이다
4) cuDNN 설치
https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/install-guide/index.html
https://iambeginnerdeveloper.tistory.com/199
- CUDNN 다운로드
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download - WSL로 옮기기
cd /mnt/c/users/.../downloadsmv cudnn-linux-x86_64-8.9.2.26_cuda11-archive.tar.xz /home/jaewhooncd ~ls
cudnn-linux-x86_64-8.9.2.26_cuda11-archive.tar.xz- 압축풀기
tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.9.2.26_cuda11-archive.tar.xzls
cudnn-linux-x86_64-8.9.2.26_cuda11-archive
cudnn-linux-x86_64-8.9.2.26_cuda11-archive.tar.xz- 파일 복사하기
sudo cp cudnn-*-archive/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/includesudo cp -P cudnn-*-archive/lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*참조
https://velog.io/@moey920/CUDA-%EB%B2%84%EC%A0%84-%EC%97%85%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%8A%B8
안녕하세요.. 맨위에 업데이트
sudo apt-get update 저거는 어디서 붙여넣나요?