WSL 2의 Ubuntu에서 CUDA 시작하기

 

Build 2020에서 Microsoft는 Linux 2 용 Windows Subsystem에서 GPU 컴퓨팅 지원을 발표했습니다 . Ubuntu는 WSL을위한 최고의 Linux 배포판이며 WSLConf를 후원 합니다. Ubuntu의 게시자 인 Canonical은 Ubuntu Advantage를 통해 WSL에서 Ubuntu에 대한 엔터프라이즈 지원을 제공합니다 .

이 가이드는 얼리 어답터가 WSL에서 Ubuntu를 사용하여 Windows 10 장치를 CUDA 개발 워크 스테이션으로 전환하는 단계를 안내합니다.

우리의 목적을 위해 우리는 WSL에서 CUDA를 사용하여 Docker에서 Jupyter Notebook을 설정할 것입니다. 이 명령어는 WSL에서 다른 CUDA GPU 컴퓨팅 워크로드를 설정하도록 조정할 수 있습니다.

Windows 10 Insiders Dev 채널 설치

시작하려면 2020 년 6 월 17 일 오늘 출시 된 최신 Windows 10 Insider 빌드가 필요합니다. 아직 Windows Insider 로 등록 하지 않은 경우 장치를 Dev Channel (이전의 'Fast Ring')에 등록하십시오. )을 입력 한 다음 Windows 10 빌드 번호 20150 이상으로 업그레이드하십시오.

내부자 등록, 장치 등록 및 컴퓨터를 개발자 채널로 업그레이드하는 방법에 대한 자세한 내용  Windows 참가자 설명서 를 참조하십시오.

 

2. 한글판(KO-KR) ISO 파일

 

 Windows_10_21H1_Insider_Preview_Build_20150_KO-KR_(통합판).torrent

 

[x64]
https://drive.google.com/drive/folders/1o1c435X7aQiFIqpt_oKrsQtfXMypoeJD?usp=sharing

https://drive.google.com/drive/folders/1xVm3Wr9c0Y8DQ5mZHsUW8evcRf3MgKYO?usp=sharing

 

[ISO 파일 직접 만들기] (10분 정도 소요됨)

 20150.1000_amd64_ko-kr_multi_7427aeab_convert_virtual.zip

 20150.1000_x86_ko-kr_multi_bb09ecf1_convert_virtual.zip

-------------------------------------------------------------------------

 20150.1000_arm64_ko-kr_multi_5cf358a3_convert_virtual.zip

 

 

출처 : https://jsb000.tistory.com/1990

 

Windows 10, 21H1 Insider Preview 빌드 20150 배포됨 [한글판 ISO 파일 추가 완료]

오늘 21H1 프리뷰 빌드 20150 배포되었습니다. 21H1의 첫번째 빌드입니다.ㅎ 12월 중순 = 기본 RTM 빌드 배포 예정 (매년 6월, 12월에 결정됩니다) 03월 중순 = 최종 (RTM) 빌드 배포 예정 04월 중순 = 정��

jsb000.tistory.com

 

WSL 2 사용

향후 Windows 업데이트에서 WSL을 사용하려면 다음을 사용하면됩니다.

wsl --install

지금은 관리자 권한으로 PowerShell을 엽니 다.

먼저 WSL 1을 활성화하십시오.

dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart

그런 다음 WSL 2를 활성화하십시오.

dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart

Windows 10을 다시 시작하십시오.

Restart-Computer

이 단계는 나중에 WSL 2가 기본값이 된 후에 중복됩니다. 그러나 지금은 PowerShell로 돌아가서 Ubuntu  설치 하기 전에 WSL 2를 기본값으로 설정 하십시오.

wsl.exe --set-default-version 2

WSL에서 Ubuntu에 대한 자세한 내용을 보려면 ubuntu.com/wsl을 방문하십시오 . Windows에서 WSL을 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 자습서를 참조하십시오 . 기존 WSL 1 설치를 WSL 2로 변환하려면 WSL 2 의 일반 가용성에 대한  블로그를 참조하십시오 .

WSL에 우분투 설치

Microsoft Store 에서 Ubuntu를 설치 하십시오 .

WSL에 Ubuntu를 설치하는 다른 방법은 WSL 위키를 참조하십시오 .

Windows 터미널 설치

선택적으로 Microsoft Store 에서 새 Windows 터미널을 설치할 수 있습니다 . GPU 가속 및 사용자 지정 기능과 같은 많은 기능이있어 기존 Windows 콘솔보다 WSL에서 Ubuntu 환경을 향상시킵니다.

프로젝트의 GitHub 페이지 에서 Windows 터미널을 설치할 수도 있습니다 .

WSL에서 우분투 설정

Windows 시작 메뉴에서 Ubuntu를 열고 WSL 사용자를 구성하십시오. 이 사용자는 Windows 사용자와 분리되어 있습니다.

Windows Terminal을 다운로드 한 경우 이전 콘솔을 닫고 새 터미널의 드롭 다운 옵션에서 Ubuntu를 다시 열 수 있습니다.

이제 올바른 WSL 2 Linux 커널을 실행하고 있는지 확인하십시오.

우분투에서 :

uname -r

커널 4.19.121 이상이 필요합니다. 당신이 경우 하지 않는 커널 4.19.121, 첫 번째 시도가 :

wsl.exe --update

그래도 문제가 해결되지 않으면 'Windows를 업데이트 할 때 다른 Microsoft 제품에 대한 업데이트 받기'가 선택되어 있는지 확인하십시오.

그런 다음 Windows 업데이트를 다시 실행하십시오.

Windows 10에 Nvidia 드라이버 설치

그런 다음 GeForce 또는 Quadro Nvidia 카드에 적합한 드라이버를 다운로드 하십시오.

향후 몇 개월 안에 NVIDIA 드라이버는 Windows Update를 통해 배포 될 것이므로 드라이버를 수동으로 다운로드하여 설치할 필요가 없습니다.

지금 드라이버에 일찍 액세스 하려면 Nvidia 개발자 프로그램  가입해야합니다 . Nvidia Developer 블로그 에서 WSL의 CUDA에 대한 자세한 내용을 확인할 수 있습니다 .

 

WSL에 Docker 설치sudo apt -y install docker.io

Nvidia Container Toolkit 설치

배포 변수를 설정하고 Nvidia 저장소 GPG 키를 가져온 다음 Ubuntu apt 패키지 관리자에 Nvidia 저장소를 추가하십시오.

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/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/experimental/$distribution/libnvidia-container-experimental.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/libnvidia-container-experimental.list

Ubuntu apt 저장소를 새로 고친 다음 Nvidia 런타임을 설치하십시오.

sudo apt update && sudo apt install -y nvidia-docker2

Ubuntu의 열려있는 모든 터미널을 닫고 PowerShell 터미널을 연 다음 Ubuntu를 수동으로 종료하십시오.

wsl.exe --shutdown Ubuntu

GPU 컴퓨팅 테스트

새로운 우분투 터미널을 열고 다음을 실행하십시오.

docker run --gpus all nvcr.io/nvidia/k8s/cuda-sample:nbody nbody -gpu -benchmark

모든 것이 올바르게 구성되면 출력은 다음과 유사해야합니다.

TensorFlow 컨테이너 시작

새로운 우분투 터미널을 열고 다음을 실행하십시오.

docker run -u $(id -u):$(id -g) -it --gpus all -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3-jupyter

두 번째 Ubuntu 터미널을 열고 wslview를 입력하고 노트북 URL을 복사하여 붙여 넣은 다음 127.0.0.1 에서 localhost로 URL을 편집하십시오 .

wslview http://localhost:8888/?token=a83a1ad288a7bf1bd1deb694c8a7f19223c8d0baa7d5fb3c

Windows의 기본 브라우저는 GPU 가속 Jupyter 노트북으로 시작됩니다.

이제 Ubuntu WSL에서 CUDA와 함께 TensorFlow를 사용하기 시작했습니다.

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