(Xavier) SDK 5.12/20.04 Nitro ROS #2

NVIDIA 컨테이너 툴킷 설치

• 설치
  • Apt로 설치
  • Yum 또는 Dnf로 설치
  • Zypper로 설치
• 구성
  • 전제조건
  • 도커 구성
  • 컨테이너 구성
  • CRI-O 구성
  • Podman 구성
• 다음 단계

설치

• apt (Advanced Package Tool): 주로 Debian 및 Ubuntu 같은 Debian 기반 리눅스 배포판에서 사용되는 패키지 관리자입니다. 사용의 편의성과 뛰어난 의존성 관리 기능을 제공합니다.
• 패키지 관리자: 리눅스 시스템에서 소프트웨어 패키지의 설치, 업데이트, 구성 및 제거를 관리하는 도구입니다. 시스템 유지보수와 소프트웨어 관리를 간편하게 해 줍니다.
• Zypper: 주로 openSUSE 및 SUSE Linux Enterprise 시스템에서 사용되는 패키지 관리자입니다. 강력한 의존성 해결 기능과 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다.

Apt로 설치

1. 프로덕션 저장소를 구성합니다.선택적으로 실험 패키지를 사용하도록 저장소를 구성합니다.
   * 라이브러리가 안정적인 버전이라고 판단되어 널리 배포될 준비가 되었을 때 사용되는 저장소

2. $ sed -i -e '/experimental/ s/^#//g' /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
   

   sudo sed -i -e '/experimental/ s/^#//g' /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list

3. $ curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \
     && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | \
       sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \
       sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
   

   f여기서 실패했다!!!(해결)

4. 저장소에서 패키지 목록을 업데이트합니다.

5. $ sudo apt-get update
   

6. NVIDIA 컨테이너 툴킷 패키지를 설치합니다:

7. $ sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
   

 

해결방법

 

 

Yum 또는 Dnf로 설치 ( 패키지 관리자 ) 

1. 프로덕션 저장소를 구성합니다.선택적으로 실험 패키지를 사용하도록 저장소를 구성합니다.

2. $ sudo yum-config-manager --enable nvidia-container-toolkit-experimental
   

3. $ curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/rpm/nvidia-container-toolkit.repo | \
     sudo tee /etc/yum.repos.d/nvidia-container-toolkit.repo
   

4. NVIDIA 컨테이너 툴킷 패키지를 설치합니다:

$ sudo yum install -y nvidia-container-toolkit

해결 방법으로는 먼저 yum-utils 패키지가 설치되어 있는지 확인하고, 없다면 설치하는 것입니다. 이를 위해 sudo yum install yum-utils 명령을 사용할 수 있습니다. 만약 현재 사용 중인 배포판이 RPM 기반의 리눅스가 아니라면, 이 명령은 사용할 수 없을 것입니다.

안된다. 실패했다.

 

Zypper로 설치(이걸로 해봐야지)

1. 프로덕션 저장소를 구성합니다.선택적으로 실험 패키지를 사용하도록 저장소를 구성합니다.
2.  

3. $ sudo zypper modifyrepo --enable nvidia-container-toolkit-experimental
   

4. $ sudo zypper ar https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/rpm/nvidia-container-toolkit.repo
   

5. NVIDIA 컨테이너 툴킷 패키지를 설치합니다:

6. $ sudo zypper --gpg-auto-import-keys install -y nvidia-container-toolkit
   

   Debian, Ubuntu, Fedora, CentOS 같은 다른 리눅스 배포판을 사용하고 있다면 zypper는 기본적으로 설치되어 있지 않을 것입니다. 실패했다!!

구성

전제조건

• 지원되는 컨테이너 엔진(Docker, Containerd, CRI-O, Podman)을 설치했습니다.
• NVIDIA 컨테이너 툴킷을 설치했습니다.

도커 구성

1. 다음 명령을 사용하여 컨테이너 런타임을 구성합니다 nvidia-ctk.이 명령은 호스트의 파일을 nvidia-ctk수정합니다 . /etc/docker/daemon.jsonDocker가 NVIDIA Container Runtime을 사용할 수 있도록 파일이 업데이트됩니다.

2. $ sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker
   

   오류발생

    

3. Docker 데몬을 다시 시작합니다.

4. $ sudo systemctl restart docker
   

해결완료

sudo apt install docker-ce

왜 안되지

sudo apt install docker.io 이 명령어 써봄

 not a symbolic link라는데 제대로 된건가

이제 제대로 되네

 

 

 

 

 

 

 

 

컨테이너 구성

1. 다음 명령을 사용하여 컨테이너 런타임을 구성합니다 nvidia-ctk.이 명령은 호스트의 파일을 nvidia-ctk수정합니다 . /etc/containerd/config.toml컨테이너가 NVIDIA 컨테이너 런타임을 사용할 수 있도록 파일이 업데이트됩니다.

2. $ sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=containerd

3. 컨테이너를 다시 시작합니다.

4. $ sudo systemctl restart containerd
   

 

 

이상한 정보 발생

config가 비어있고 재시작해라고? 제대로 된건가

실패했네 아...

(오류 해결완료)

https://forums.developer.nvidia.com/t/change-default-docker-location/248878

Change default docker location

트릭을 수행하기 위해 소프트 링크를 만들 수 있습니다.

1. 도커 중지

 

sudo service docker stop

2. 도커 데이터 이동

$ mv /var/lib/docker /<new location>/docker

3. 소프트 링크 생성

$ ln -s /<new location>/docker /var/lib/docker

4. 도커를 다시 시작하세요

$ service docker start

 

 

 

 

 

이게 되네

 

 

CRI-O 구성

1. 다음 명령을 사용하여 컨테이너 런타임을 구성합니다 nvidia-ctk.이 명령은 호스트의 파일을 nvidia-ctk수정합니다 . /etc/crio/crio.confCRI-O가 NVIDIA 컨테이너 런타임을 사용할 수 있도록 파일이 업데이트됩니다.
2.  

3. $ sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=crio
   

4. CRI-O 데몬을 다시 시작합니다.

5. $ sudo systemctl restart crio

Docker를 사용하여 샘플 워크로드 실행

툴킷을 설치 및 구성하고 NVIDIA GPU 드라이버를 설치한 후 샘플 워크로드를 실행하여 설치를 확인할 수 있습니다.

• 샘플 CUDA 컨테이너를 실행합니다.

• sudo docker run --rm --runtime=nvidia --gpus all ubuntu nvidia-smi