Ubuntu 설치 부터 GPU 사용을 위한 개발환경 초기 설정 깔끔하게!

새로운 컴퓨터가 생기거나 몇가지 오류 등으로

우분투를 다시 깔아야 할 일이 너무 많아져

계속 구글링 하기 귀찮아서

이것만 보고 깔 수 있게 모두 간단하게 정리 해두려고 한다.

 

 

1. Ubuntu 설치 USB 제작 (in MacOS)

https://nuggy875.tistory.com/54

우분투(Ubuntu) 설치 USB만들기 in MacOS

 

2. Ubuntu 듀얼 부팅을 위한 Windows 설정 

    듀얼 부팅이 아닌 그냥 설치 할거면 3으로 이동

 

    2-1. 리눅스를 위한 용량 할당

 

        - Windows+R -> diskmgmt.msc 입력 -> 디스크 관리로 이동

        - C: 부분을 우클릭하여 볼륨 축소, 리눅스에 할당 할 만큼 + 2GB정도의 SWAP을 위한 용량을 축소

 

 

        - "이동할 수 없는 파일이 있는 지점을 벗어나 볼륨을 축소할 수 없습니다..."

          "디스크에 사용 가능한 공간이 부족하기 때문에 이 작업을 완료할 수 없습니다."

 

          위와 같은 오류가 생길 시 아래 링크를 통해 Wise Cleaner를 깔아서

          디스크 조각모음의 빠른 최적화를 진행하면 해결되더라.

          http://www.wisecleaner.com/wise-disk-cleaner.html

 

 

    2-2. 듀얼 부팅을 위해 빠른 시작 켜기 해제

 

        제어판 -> 시스템 및 보안 -> 전원 옵션 -> 좌측 전원 단추 작동 설정

        -> "현재 사용할 수 없는 설정 변경" 클릭 -> 빠른 시작 켜기(권장) 체크박스 해제

 

 

3. 부팅 USB로 Ubuntu 설치

    - 컴퓨터 재부팅 후 BIOS에 들어가 booting 순서를 USB가 맨 앞으로 오도록 바꿔준다.

    - 설치 진행 하면 됨.

 

    - Ubuntu만 설치한다면 아래 Erase Disk and install Ubuntu를 선택해주고 설치하면 되고,

      듀얼부팅이라면 아래 과정을 따른다.

        Installation type을 Someting else로 하고 이전에 할당했던 빈 공간에 우분투를 설치해주어야 한다.

 

        1) (+) 버튼을 통해 SWAP 영역

            2048MB (2GB) ,

            Logical(논리 파티션) ,

            Beginning of this space(이 공간이 시작하는 지점) ,

            swap area

        

        2) (+) 다시 + 버튼을 통해 ubuntu 설치 영역

            (남는 용량)MB ,

            Logical(논리 파티션) ,

            Beginning of this space(이 공간이 시작하는 지점) ,

            Ext4 journaling file system(Ext4 저널링 파일 시스템) , 

            Mount point : '/'

 

    나머지 설치 과정 진행

 

4. 필수 프로그램 및 그래픽 드라이버 설치

    4-1. 터미널 실행 후 필 수 프로그램 (파이썬 등...) 설치

 

        # 저장소 업데이트 , 그놈 트윅 설치

        $ sudo apt update

        $ sudo apt-get install -y gnome-tweak-tool

  

        # (옵션) vim 설치

        $ sudo apt install vim        

 

        # (옵션) 우분투를 한글로 설치했을 시 폴더이름 영어로 변경

        $ export LANG=C

        $ xdg-user-dirs-gtk-update

 

        # 파이썬 및 pip 설치

        $ sudo apt update

        $ sudo apt install -y python3-pip

        $ sudo apt install -y build-essential python3-dev python3-setuptools

        

        # (옵션) python 명령어로 python3 실행하도록 alias 편집

        $ sudo vim ~/.bashrc

        

            # 아래 두 줄 추가

            alias python='python3'

            alias pip='pip3'

 

        $ source ~/.bashrc

 

 

    4-2-1. 그래픽 드라이버 설치 (Ubuntu 18.04) (Setting 창을 이용하여)

        

        Setting -> Details로 들어가면 아래와 같이 우분투 정보가 나온다.

        위와 같이 자신의 그래픽 카드가 표기되어있지 않다면, 드라이버 설치가 필요하다.

 

        Software & Updates를 열고 Additional Drivers 탭에 들어간다.

        현재 GTX 1080 Ti 에 설치 가능한 nvidia-driver 목록이 위와 같이 표기된다.

        선택하여 설치해주자. 그럼 아래 사진과 같이 Graphics가 변경된 것을 볼 수 있다.

 

 

    4-2-2. 그래픽 드라이버 설치 (Ubuntu 18.04) (터미널을 이용하여)

 

        아래 명령어를 통해 자신의 그래픽 카드를 확인할 수 있다.

        $ sudo lshw -c display

        위와 같이 nouveau라고 표기 되어 있으면 그래픽 드라이버가 깔려있지 않은 상황.

        아래 명령어를 통해 설치 가능한 드라이버의 목록을 확인.

 

        $ sudo ubuntu-drivers devices

 

 

        이 목록 중 자동으로 추천되는것을 설치하고 싶으면

        $ sudo ubuntu-drivers autoinstall

 

        특정 버전의 드라이버를 설치하고 싶으면

        $ sudo apt install nvidia-driver-430

 

 

        설치를 마치고 재부팅 후, 

        

        다시 그래픽카드 확인 명령어를 통해 driver=nvidia로 바뀌었는지 확인.

        $ sudo lshw -c display

 

        바뀌지 않았다면 아래 명령어가 nvidia를 출력하는지 확인

        $ prime-select query

        

        다른 명령어를 출력한다면 nvidia로 바꿔준다.

        $ sudo prime-select nvidia

 

 

        최종적으로 그래픽 드라이버 설치 확인

        $ nvidia-smi

 

 

5. Anaconda 를 이용한 가상환경 설정

5-1. CUDA설치

 

https://en.wikipedia.org/wiki/CUDA#Version_features_and_specifications

1) 자신의 그래픽카드를 검색하여 Compute Capability 확인하자

ex) 필자의 그래픽카드는 Titan Xp -> 6.1

 

2) 'GPUs supported' 를 검색하여 설치 가능한 CUDA 버전을 확인하자

6.1이면 CUDA 8 부터 되는 듯 하다. 11.1을 깔기로 마음 먹었다.

다운 받을 CUDA 버전을 모두 체크 했다면, 아래 사이트에서 다운받으면 된다.

 

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

CUDA Toolkit Archive

혹은 그냥 명령어로 설치

$ sudo apt install nvidia-cuda-toolkit

 

 

5-2. cuDNN 설치

$ sudo apt-get -y install nvidia-cudnn

 

 

 

5-3. Anaconda 설치

https://nuggy875.tistory.com/162?category=867863 

[Ubuntu] 우분투 Anaconda 설치

 

 

 

 

6. Docker를 이용한 가상환경 설정

6-1. 도커 설치

 

    $ sudo apt update

 

    # 설치에 필요한 패키지 설치

    $ sudo apt install apt-transport-https ca-certificates curl software-properites-common

    # 도커 공식 GPG 키와 저장소 추가

    $ curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -

    $ sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"

   

    # 도커 패키지가 검색되는지 확인

    $ sudo apt update

    $ sudo apt-cache search docker-ce

            # 현재 우분투 버전에서 설치 패키지가 검색 된다면, 아래와 같이 출력됨.

            docker-ce - Docker: the open-source application container engine

 

    # 도커-CE 설치

    $ sudo apt install docker-ce

 

    # 도커 그룹에 사용자 추가, 도커 루트 권한 에러 해결

    $ sudo usermod -aG docker $USER

 

    # 재부팅!

    $ sudo systemctl reboot

 

 

6-2. Nvidia-docker 설치

    docker 에서 cuda를 사용하기 위함!

    아쉽게도 아직 윈도우와 맥은 지원하지 않는 것 같다...

 

    아래 내용은 현재 2019.11.25 기준으로 작성 되었음.

    nvidia-docker는 계속 업데이트 되고 있으니, 확인 요망.

    https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker

 

 

    # Package Repository 추가

    $ 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

 

    # nvidia docker 설치

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

 

    # docker 재실행

    $ sudo systemctl restart docker

 

도커 기본 명령어 정리

https://nuggy875.tistory.com/42

Docker 기본 명령어 정리

 

도커 명령어 옵션 정리

https://nuggy875.tistory.com/49

Docker run 옵션 정리

 

 

6-3. VS Code 설치 후 docker 컨테이너와 연결

    VS Code 설치 링크

    https://go.microsoft.com/fwlink/?LinkID=760868

    

 

    vs code 와 현재 실행 중인 컨테이너 연결

    https://nuggy875.tistory.com/51?category=892617

VSCode + Docker 로 개발환경 세팅

 

7. code-server 설치

    code-server는

    웹 상으로 VS Code 띄워 어디서든 코딩할 수 있도록 하는 훌륭한 repository

    Docker로 하는 방법이 있지만 필자는 도커 컨테이너 내에서 사용할 것이기에

    바이너리 파일을 다운받아 실행 하는 방법을 기재해 두었다.

 

    https://nuggy875.tistory.com/57

[code-server] 원격 서버의 VSCode에 접속하여 원격으로 개발하기

 

 

 

 

출처 :  

https://eungbean.github.io/2018/08/08/Ubuntu-Installation1/

https://www.linuxbabe.com/ubuntu/install-nvidia-driver-ubuntu-18-04

https://hiseon.me/linux/ubuntu/install-docker/

https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker

https://code.visualstudio.com

https://github.com/cdr/code-server