J'ai le HP Z2 Mini G4, donc un mémo quand je l'ai configuré

Machine: Station de travail HP Z2 Mini G4 CPU: Intel(R) Xeon(R) E-2224G CPU @ 3.50GHz RAM: 32GB GPU: NVIDIA Quadro P600 GPU: Intel® HD Graphics P630 (CPU intégré) OS est:

$ cat /etc/lsb-release
DISTRIB_ID=Ubuntu
DISTRIB_RELEASE=20.04
DISTRIB_CODENAME=focal
DISTRIB_DESCRIPTION="Ubuntu 20.04.1 LTS"

Installation du système d'exploitation

Après tout, j'ai installé la dernière version d'Ubuntu 20.04.1 LTS. Ensuite, j'ai installé openssh-server et openssh-client. Vous ne pouvez pas l'installer à moins de le mettre à jour avant cette installation, je pense toujours que vous avez la dernière version.

$ sudo apt update
$ sudu apt upgrade -y
$ sudo install openssh-server
$ sudo install openssh-client
$ sudo systemctl enable sshd
$ sudo systemctl start sshd

À partir de là, travaillez avec ssh depuis votre Mac.

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

Confirmation du pilote recommandé

$ ubuntu-drivers devices
== /sys/devices/pci0000:00/0000:00:01.0/0000:01:00.0 ==
modalias : pci:v000010DEd00001CBCsv0000103Csd00008458bc03sc00i00
vendor   : NVIDIA Corporation
model    : GP107GLM [Quadro P600 Mobile]
driver   : nvidia-driver-435 - distro non-free
driver   : nvidia-driver-440 - distro non-free recommended
driver   : nvidia-driver-390 - distro non-free
driver   : nvidia-driver-440-server - distro non-free
driver   : nvidia-driver-418-server - distro non-free
driver   : xserver-xorg-video-nouveau - distro free builtin

Installation recommandée du pilote Cela sélectionnera l'orientation intégrée du processeur

sudo ubuntu-drivers autoinstall

Nom du pilote d'installation spécifié sudo apt install

De nos jours, c'est juste un moyen pratique d'installer cuda

sudo apt installer installation nvidia-driver-440
confirmation nvidia-smi
redémarrage sudo redémarrage

 $ sudo apt install nvidia-driver-440

$ nvidia-smi 
Sat Aug 29 16:47:10 2020       
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 440.100      Driver Version: 440.100      CUDA Version: 10.2     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  Quadro P600         Off  | 00000000:01:00.0 Off |                  N/A |
| N/A   54C    P0    N/A /  N/A |      0MiB /  4032MiB |      2%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
                                                                               
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |
|=============================================================================|
|  No running processes found                                                 |
+-----------------------------------------------------------------------------+

$ sudo reboot

Docker install & nvidia docke install C'est quelque chose qui est devenu très facile ces jours-ci. Voir la page https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker. Les conditions d'installation sont

NVIDIA driver
docker 19.3 Si vous avez déjà installé ce qui précède, vous pouvez effectuer un démarrage rapide.

La procédure est la suivante: Installez Docker 19.3, puis installez nvidia-docker-toolkit

A. Installation de Docker

Supprimer l'ancienne version de docker
Installez curl
Ajouter un référentiel
Ajouter la clé GPG du docker
installation du docker
Installez docker-compose
Ajouter l'autorisation d'exécution pour le répertoire d'installation de docker-compose

Installation de nvidia-container-toolkit

Ajout du référentiel docker nvidia
Installation

page officielle d'installation de docker

https://docs.docker.com/engine/install/
https://docs.docker.com/compose/install/

# uninstall old version
$  sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io containerd runc

# install use repository
$ sudo apt-get update
$ sudo apt install curl

$ sudo apt-get install \
    apt-transport-https \
    ca-certificates \
    curl \
    gnupg-agent \
    software-properties-common

# Add Docker’s official GPG key:
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -

# Verify
$ sudo apt-key fingerprint 0EBFCD88

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

$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io
$ docker --version
Docker version 19.03.12, build 48a66213fe


# docker Compose install
# Run this command to download the current stable release of Docker Compose:
#Exécutez la commande suivante pour télécharger la version stable actuelle de Docker Compose.
$ sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/1.26.2/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose

#Donner le droit d'exécuter
$ sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
$ docker-compose --version
docker-compose version 1.26.2, build eefe0d31

installation de nvidia-docker

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

# Add the package repositories
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

# test
$ sudo docker run --gpus all nvidia/cuda:10.0-base nvidia-smi

# docker run --gpus all -it --rm -v local_dir:container_dir nvcr.io/nvidia/pytorch:xx.xx-py3
$  docker run --gpus all -it --rm -v local_dir:container_dir nvcr.io/nvidia/pytorch:20.08-py3

Confirmation de nvidia-docker

$ nvidia-container-cli info
NVRM version:   440.100
CUDA version:   10.2

Device Index:   0
Device Minor:   0
Model:          Quadro P600
Brand:          Quadro
GPU UUID:       GPU-55463dd1-1880-c457-390a-29cd30b1fc80
Bus Location:   00000000:01:00.0
Architecture:   6.1

Installer Python et jupyter

Pour Python, 3.8.3 était inclus, mais pip n'était pas inclus, donc installez pip3. J'ai essayé de mettre jupyter avec pip, mais c'est inutile, alors installez-le avec apt

$ python3 --version
Python 3.8.2

$ sudo apt install python3-pip

$ pip3 --version
pip 20.0.2 from /usr/lib/python3/dist-packages/pip (python 3.8)

$ pip3 list
Package                 Version
apturl                  0.5.2
bcrypt                  3.1.7
blinker                 1.4
...
wheel                   0.34.2
xkit                    0.0.0

# jupyter install

$ sudo apt  install jupyter-core
$ sudo apt install jupyter-notebook
$ sudo apt install ipython3

paramètres de publication à distance jupyter

Obtenir la valeur de hachage du mot de passe

~$ ipython3 
Python 3.8.2 (default, Jul 16 2020, 14:00:26) 
Type 'copyright', 'credits' or 'license' for more information
IPython 7.13.0 -- An enhanced Interactive Python. Type '?' for help.

In [1]: from notebook.auth import passwd                                        

In [2]: passwd()                                                                
Enter password: 
Verify password: 
Out[2]: 'sha1:<Valeur de hachage>'

In [3]: exit

Je ne l'ai pas essayé, mais je l'ai toujours fait après l'installation d'ipython, mais il semble que jupyter puisse aussi le faire. Selon le manuel, https://jupyter-notebook.readthedocs.io/en/stable/public_server.html Veuillez lire Exécuter un serveur notebook

Créer un fichier de paramètres

$ mkdir ~/.jupyter
$ vi ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

c = get_config()
c.IPKernelApp.pylab = 'inline'
c.NotebookApp.ip = '0.0.0.0'
c.NotebookApp.open_browser = False
c.NotebookApp.port = 9999 
c.NotebookApp.password = u'sha1:<Valeur de hachage>'

c.NotebookApp.ip = est une spécification de masque de sous-réseau c.NotebookApp.port = Port d'accès c.NotebookApp.password = Veuillez saisir le hachage du mot de passe émis

Vous pouvez maintenant y accéder depuis votre navigateur avec Server_address: 9999

Remarque: sudo apt-get purge nvidia- *

Un mémo qui a installé Ubuntu 20.4 sur HP Z2 Mini G4 et créé un environnement d'apprentissage profond avec Python Docker