목록
- 1. Ubuntu server 설치
- 2. xrdp를 이용한 win->linux 원격접속 연결
- 3. 그래픽드라이버 설치(NVIDIA) 384
- 4. CUDA, cudnn설치
- 5. pycharm, anaconda설치
1. Ubuntu server
1. ubuntu 사이트(https://ubuntu.com/download/server)에 서버버전 iso파일 다운로드하여 DVD에 굽기(16.04.3-server amd64 bit 사용함)
2. BIOS화면에서 F2/Del을 눌러 BIOS진입 -> 부팅순서를 DVD로 변경 후, 재부팅
3. ubuntu설치하기
a. 언어는 English.
b. network의 경우, enp13s0f0과 0f1이 있었는데, 0f0은 부팅용이라서 0f1을 LAN 케이블에 물리고 작업함.
c. Hostname은 컴퓨터의 이름, User name은 사용자 이름이므로 주의해서 입력.
d. Partition disk는 디스크를 지우고, auto로 할당함.
e. 자동업데이트는 No automatic updates선택
f. Server유형은 OpenSSH만 추가설치 (총 2개가 선택됨)
g. 나머지는 모두 default값 사용함.
4. network 설정하기
a. ifconfig -a로 네트워크 이름 확인(우리의 경우는 3.b.의 것 2개)
b. sudo vi /etc/network/interfaces를 열고
auto <네트워크이름>
iface <네트워크이름> inet static
address <IP주소입력>
netmask <서브넷마스크>
gateway <게이트웨이>
dns-nameservers <DNS, 두개 이상은 공백으로, 주로 168.126.63.1 168.126.63.2 8.8.8.8 씀>
c. /etc/init.d/networking restart 입력 후, 네트워크 적용안되면 reboot입력하여 재부팅
d. ping 8.8.8.8로 동작확인
5. 프로그램 설치
sudo apt-get update
sudo apt-get install openssh-server
6. 원격접속용 컴퓨터에 putty설치(https://www.chiark.greenend.org.uk/~sgtatham/putty/latest.html) 후, IP넣고 접속.
2. xrdp를 이용하여 windows --> linux 원격접속 설치하기
<참조: https://jangjy.tistory.com/293>
<참조: https://yochin47.blogspot.com/2022/01/xrdp.html>
3. 그래픽드라이버 설치(NVIDIA) 384
<참고: https://hiseon.me/linux/ubuntu/install_nvidia_driver/>
1. 기존 NVIDIA 드라이버 삭제
sudo apt-get purge nvidia*
2. 최신 그래픽 드라이버 버전 확인
https://launchpad.net/~graphics-drivers/+archive/ubuntu/ppa
위 사이트에서 nvidia-graphics-drivers-*** 의 숫자 확인 (ctrl+f활용)
http://www.nvidia.com/object/unix.html 에서 소유한 GPU가 위 버전 지원하는지 확인(해당버전 클릭 후, Supported Product tab누르면 됨.
ex) TITAN Xp는 390가능. but 384사용
3. repository update
apt-get update && apt-get install -y dialog language-pack-en
export LANGUAGE=en_US
export LANG=en_US.UTF-8
export LC_ALL=en_US.UTF-8
update-locale
sudo vi /etc/default/locale에
LANG="en_US.UTF-8"
LANGUAGE="en_US"
LC_ALL="en_US.UTF-8"
release="ubuntu"$(lsb_release -sr | sed -e "s/\.//g")
echo $release
sudo apt install sudo gnupg
sudo apt-key adv --fetch-keys "http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/"$release"/x86_64/7fa2af80.pub"
sudo sh -c 'echo "deb http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/'$release'/x86_64 /" > /etc/apt/sources.list.d/nvidia-cuda.list'
sudo sh -c 'echo "deb http://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/'$release'/x86_64 /" > /etc/apt/sources.list.d/nvidia-machine-learning.list'
sudo apt update
4. 그래픽카드 다운로드 및 설치
sudo apt-get install nvidia-384
Errors were encountered while processing:
nvidia-384
libcuda1-384
nvidia-opencl-icd-384
E: Sub-process /usr/bin/dpkg returned an error code (1)
sudo mkdir /usr/lib/nvidia
sudo apt-get install dkms nvidia-modprobe
BIOS에러시
Secure Boot옵션 해제, Above 4G Decoding은 Enable
5. reboot 후, 버전 확인
reboot 혹은 sudo reboot(putty로 원격 접속한 경우)
lsmod | grep nvidia 혹은 lsmod | grep nouveau
위 명령어로 뭐라도 뜨면 됨.
6. 그래픽 드라이버 자동 업데이트 방지
sudo apt-mark hold nvidia-390
4. CUDA, CUDNN설치하기
https://www.blogger.com/blogger.g?blogID=8710166278779940585#editor/target=post;postID=3406118003326989536;onPublishedMenu=allposts;onClosedMenu=allposts;postNum=2;src=postname
CUDA Toolkit 8.0 GA1 사용함.
4. firefox, pycharm, anaconda설치하기
sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-mozilla-security/ppa
sudo apt-get install firefox
anaconda 사이트에서 다운로드(2.7다운)
chmod 744 파일명(Anaconda~~.sh)
./Anaconda~~.sh
pycharm사이트에서 다운로드(Community버전)
적당한 위치로 옮겨서 압축 출기
sudo ln -s pycharm.sh /usr/bin (symbolic link걸어서 아무데서 실행되도록)
5. conda 환경 복사
conda activate ENV_NAME
conda env export > ENV_NAME.yml
conda env create -f ENV_NAME.yml
6.
pip install opencv-contrib-python // install the most recent opencv