想定読者
- エンジニア中級者
- ChatGPT任せのセットアップで失敗した方
- 会社サーバーの開発環境を破壊したエンジニア
セットアップ内容
- GPUのセットアップ
- 仮想化環境のセットアップ
セットアップを始める前に
パッケージの更新を行ってください
予期せぬエラーが発生することがあります
sudo apt update
sudo apt upgrade
GPUのセットアップ
Nvidiaドライバーのインストール
使用するGPUによって利用できるドライバーに制限があります
1.使用しているGPUを確認
lspci | grep -i nvidia
2. 公式サイトにアクセスしてGPUに合ったNvidiaドライバーのバージョンを確認
ドライバーのバージョンを確認します
3. ドライバーをインストール
20~30分くらい
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt update
nvidia_driver_v=ドライバーのバージョン
sudo apt install nvidia-driver-$nvidia_driver_v
sudo shutdown -r now
4. ドライバーを確認
nvidia-smi
Cudaツールキットのインストール
1. GPUに合ったCUDA-SDKのバージョンをWikiで確認
1.1. GPUの名前から、Micro-architectureのバージョンを確認
1.2. Micro-architectureのバージョンから利用可能なCUDA-SDKのバージョンを確認
2. Cudaツールキットを公式サイトからダウンロード・インストール
15分くらい
ダウンロード・インストール用のスクリプトが自動で生成されます
3. Pathを登録
echo 'export PATH="/usr/local/cuda/bin${PATH:+:${PATH}}"' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
4. CUDAツールキットを確認
nvcc -V
仮想化環境のセットアップ
Docker, Docker Composeのインストール
1. Dockerの公式サイトの案内に従ってDockerEngineをインストール
2. non-root userを設定
3. Dockerがブート時に自動起動するように設定
4. Dockerの公式サイトの案内に従ってDocker composeをインストール
pluginとstandaloneが選べます
5. Nvidia Container toolkitを Nvidia公式サイトの案内に従ってインストール
Github用 SSHキーのセットアップ
ed25519で作成します。ビット数は固定長です。
cd ~/.ssh
ssh-keygen -t ed25519 -C "your_email@example.com"
まとめ
本記事では、GPUと仮想化環境のセットアップ方法について詳しく説明しました。以下に重要なポイントを振り返ります。
GPUのセットアップ
-
Nvidiaドライバーのインストール
使用するGPUに適したドライバーをインストールし、nvidia-smiコマンドで正常に動作しているか確認します。 -
CUDAツールキットのインストール
CUDA-SDKのバージョンを確認し、適切なバージョンのCUDAツールキットをインストール。その後、環境変数を設定し、nvcc -Vでインストールの確認を行います。
仮想化環境のセットアップ
-
Dockerのインストール
Docker Engineをインストールし、非rootユーザーで使用できるよう設定、Dockerがブート時に自動起動するように設定します。 -
Nvidia Container Toolkitのインストール
GPUを活用するコンテナ環境を構築するため、Nvidia Container Toolkitをインストールします。
最後に
これらのセットアップが正しく行われれば、GPUを活用した仮想化環境での開発が円滑に進められます。
セットアップ時に発生する可能性があるエラーに対処するため、十分なバックアップと環境の確認を行ってから作業を進めることをお勧めします。(サーバーは突然壊れます)
不明な点や間違いなどあればご指摘いただけると助かります。