AWS G5 インスタンス(A10G) のセットアップ方法 #DeepLearning

AWS Instance

利用するAWSのインスタンスはg5.xlargeを利用する

G5 インスタンス
G5インスタンスはnvidiaの A10G(24GBPU) GPUを具備したインスタンスを利用することにする。
利用インスタンス

利用インスタンス名 GPU vCPU MEM Disk[GB]

g5.xlarge A10G (24GB) x 1 4 16 512
local 環境
local 環境のOSは以下とする
- Ubuntu 20.04.6 LTS

利用インスタンス名	GPU	vCPU	MEM	Disk[GB]
g5.xlarge	A10G (24GB) x 1	4	16	512

localhostの環境整備

ローカルホストの環境を整備していく。
事前にユーザの作成、ユーザにsudoの付与のみ実施しておく必要がある。

初期必要なものをインストール

# ホスト名を変更しておく（オペミス防止）
$ sudo hostnamectl set-hostname --static A10-test

# パッケージの更新
$ sudo apt update
$ sudo apt dist-upgrade
$ sudo apt autoremove

# emacs のインストール(重要)
$ sudo apt-get install emacs -y

# その他のOSS
$ sudo apt-get install -y --no-install-recommends \
    gcc \
    build-essential \
    patch \
    file \
    git \
    curl \
    swig \
    nkf \
    libmecab-dev \
    locales \
    wget \
    vim \
    emacs \
    unzip \
    mlocate \
    time
$ sudo apt-get install --reinstall -y libnss3
$ sudo apt-get install -y language-pack-ja-base language-pack-ja
$ sudo locale-gen ja_JP.UTF-8
$ export echo "LANG=ja_JP.UTF-8" >> ~/.bashrc
$ export echo "LC_ALL=ja_JP.UTF-8" >> ~/.bashrc
$ export echo "PYTHONIOENCODING=utf-8" >> ~/.bashrc
$ sudo apt-get install -y python3
$ sudo apt-get install -y python3-pip
$ sudo reboot

dockerのインストール

$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install -y apt-transport-https software-properties-common ca-certificates curl
$ wget https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg 
$ sudo apt-key add gpg
$ echo "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/docker.list
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-cache policy docker-ce
$ sudo apt-get -y install docker-ce
$ sudo systemctl start docker.service
$ sudo systemctl enable docker.service

nvidia driverのインストール
driverのインストールはnvidiaのwebサイトで選択してドライバをダウンロードする。
URL: https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp
選択肢は以下とする
- 背品タイプ: DataCenter / Tesla
- 製品シリーズ: A-Series
- 製品ファミリー: NVIDIA A10
- オペレーティングシステム: Linux 64-bit Ubuntu 20.04
- CUDA Toolkit: 12.2 ※一旦最新にしておく
- 言語: Japanise

上記で検索して進めていくとドライバがダウンロードできる。ドライバの名称は時期によって違うと思うが今回ダウンロードしたものは

nvidia-driver-local-repo-ubuntu2004-535.129.03_1.0-1_amd64.deb

$ sudo dpkg -i nvidia-driver-local-repo-ubuntu2004-535.129.03_1.0-1_amd64.deb
(Reading database ... 147476 files and directories currently installed.)
Preparing to unpack nvidia-driver-local-repo-ubuntu2004-535.129.03_1.0-1_amd64.deb ...
Unpacking nvidia-driver-local-repo-ubuntu2004-535.129.03 (1.0-1) over (1.0-1) ...
Setting up nvidia-driver-local-repo-ubuntu2004-535.129.03 (1.0-1) ...

The public nvidia-driver-local-repo-ubuntu2004-535.129.03 GPG key does not appear to be installed.
To install the key, run this command:
sudo cp /var/nvidia-driver-local-repo-ubuntu2004-535.129.03/nvidia-driver-local-DD4780A0-keyring.gpg /usr/share/keyrings/

# ※上記のようにコマンドを実行
$ sudo cp /var/nvidia-driver-local-repo-ubuntu2004-535.129.03/nvidia-driver-local-DD4780A0-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install cuda-drivers
$ sudo reboot

# 再起動後に`nvidia-smi`が使えたらOK
nvidia-smi -l 1
Mon Dec 18 14:23:35 2023
+---------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 535.129.03             Driver Version: 535.129.03   CUDA Version: 12.2     |
|-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name                 Persistence-M | Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp   Perf          Pwr:Usage/Cap |         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                                         |                      |               MIG M. |
|=========================================+======================+======================|
|   0  NVIDIA A10G                    On  | 00000000:00:1E.0 Off |                    0 |
|  0%   25C    P8              10W / 300W |      4MiB / 23028MiB |      0%      Default |
|                                         |                      |                  N/A |
+-----------------------------------------+----------------------+----------------------+

+---------------------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                            |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                            GPU Memory |
|        ID   ID                                                             Usage      |
|=======================================================================================|
|  No running processes found                                                           |
+---------------------------------------------------------------------------------------+

NVIDIA Container Toolkit
dockerでgpuをつかめるようにする

$ 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
$ sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
$ sudo systemctl restart docker

Docker Compse

# https://docs.docker.com/compose/install/
$ sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/1.28.6/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose
$ sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
$ sudo  /usr/local/bin/docker-compose --version
docker-compose version 1.28.6, build 5db8d86f

Docker-composeでgpuを利用したい場合の設定
- nvidia-container-runtimeのインストール
```
$ sudo apt install nvidia-container-runtime
```

/etc/docker/daemon.json の修正

{
    "default-runtime": "nvidia",
    "runtimes": {
        "nvidia": {
            "path": "nvidia-container-runtime",
           "runtimeArgs": []
        }
    }
}

docker-compose.yamlで以下のように記述
環境変数で以下を追加。またtipsとしてNVIDIA_DISABLE_REQUIRE=trueを指定するとマイナーバージョンで動作しない場合でも動作するようになる。
```
 environment:
   - NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all
   - NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=all
   - NVIDIA_DISABLE_REQUIRE=true
```