Ubuntu 20.04 LTS の導入 こちらの記事に従って、Ubuntu 20.04 LTS を入れた。
ライブ USB の作成 Rufus をダウンロード ubuntu の iso ファイルをダウンロード USB を挿して、Rufus を使ってライブ USB を作成 Ubuntu 20.04 LTS のインストール 細かい設定はこちらの記事を参照 インストール後にログインループになってログインできなくなった ctrl + alt + F2で tty 仮想コンソールを開く Nvidia ドライバ, cuda があるかどうか確認 dpkg -l | grep nvidia dpkg -l | grep cuda ※もしですでにある場合は削除しておく
sudo apt-get --purge remove nvidia-* sudo apt-get --purge remove cuda-* Nvidia ドライバが無かったら下記で Nvidia ドライバと cuda を入れる sudo ubuntu-drivers install sudo reboot または version 指定して入れる。...
NGC 提供の Pytorch イメージを使って docker コンテナを立ち上げる。 NVIDIA NGC | CATALOGから NGC(NVIDIA GPU CLOUD)が提供している、Pytorch の docker イメージをとりあえずdocker runをしてみる。
docker run --gpus all -it --rm nvcr.io/nvidia/pytorch:21.12-py3 /bin/bash すると、下記のような NOTE が一番下に現れたので調べてみた。
NOTE: The SHMEM allocation limit is set to the default of 64MB. This may be insufficient for PyTorch. NVIDIA recommends the use of the following flags: docker run --gpus all --ipc=host --ulimit memlock=-1 --ulimit stack=67108864 ... The SHMEM allocation limit is set to the default of 64MB 一時ファイル領域の/dev/shm のサイズでデフォルト値は 64GB。--shm-size 2g みたいにしておけばよい。...
Azure の web で VM インスタンスを作成 VM インスタンスの作成はこちら 秘密鍵をダウンロードして、read 権限を与えていおく。
cp ~/Downloads/your_key_name.pem ~/.ssh/keys/azure_vm_key.pem chmod 400 ~/.ssh/keys/azure_vm_key.pem ssh を使って VM にアクセス
ssh -i ~/.ssh/keys/azure_vm_key.pem azureuser@<public ip address of VM instance> Cuda をインストール wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-ubuntu1804.pin sudo mv cuda-ubuntu1804.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.5.0/local_installers/cuda-repo-ubuntu1804-11-5-local_11.5.0-495.29.05-1_amd64.deb sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804-11-5-local_11.5.0-495.29.05-1_amd64.deb sudo apt-key add /var/cuda-repo-ubuntu1804-11-5-local/7fa2af80.pub sudo apt-get update sudo apt-get -y install cuda Data Center GPU manager のインストール（A100x8 の場合） bandwidthTest を行う 詳細は、こちらを参照。 A100x8 ではここでエラーが出る、V100x4 では出ない
git clone https://github.com/NVIDIA/cuda-samples.git cd cuda-samples/Samples/bandwidthTest make ....