Ubuntu 20.04 기본 설정(한글, CUDA)

ubuntu 설치하면 루틴으로 하던 작업들을 정리 해보았습니다.

한글 설정하기, 아래 그림과 같이 Input source를 Koran(Hangul)로 설정한다.

Setting -> Region&Language

Korean(Hangul)이 안보이면 Manage Installed Languages 클릭하고 Korean을 추가

Manage Installed Languages -> Install/Remove Languages..

이렇게 하면 한글 입력이 가능한데, 키보드의 한/영 키와 한자 키가 안먹는 경우가 있다.

sudo gedit /usr/share/X11/xkb/keycodes/evdev 
로 파일을 열어서 RCTL과 RALT를 주석 처리 한다.

RCTL과 RALT를 주석 처리 한다.

한글, 한자 키 값을 변경 해준다.

<HNGL> = 108; <HJCV> = 105; 로 바꿔 준다.

크롬 브라우저 설치 하기

wget -q -O - https://dl-ssl.google.com/linux/linux_signing_key.pub | sudo apt-key add -
sudo sh -c 'echo "deb [arch=amd64] http://dl.google.com/linux/chrome/deb/ stable main" >> /etc/apt/sources.list.d/google.list'
sudo apt-get update
sudo apt-get install google-chrome-stable
sudo rm -rf /etc/apt/sources.list.d/google.list

sublime 설치

sudo snap install sublime-text --classic

CUDA 11.0 설치 (Nvidia Geforce1070 기준)

Nvidia proprietary driver latest version으로 선택 후 rebooting

Linux + X86_64 + Ubuntu 20.04 + deb(local) 기준

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin
sudo mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.0.2/local_installers/cuda-repo-ubuntu2004-11-0-local_11.0.2-450.51.05-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2004-11-0-local_11.0.2-450.51.05-1_amd64.deb
sudo apt-key add /var/cuda-repo-ubuntu2004-11-0-local/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda
echo 'export PATH=/usr/local/cuda/bin${PATH:+:${PATH}}' >> ~/.bashrc
nvcc --version

How to install CUDA on Ubuntu 20.04 Focal Fossa Linux

pip install

sudo apt update
sudo apt upgrade
sudo add-apt-repository universe
sudo apt install python3-pip

Pytorch 설치(Stable 1.7.0 + Linux + pip + python + CUDA 11.0 기준)

pip3 install torch==1.7.0+cu110 torchvision==0.8.1+cu110 torchaudio===0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
설치 확인
$ python3
Python 3.8.5 (default, Jul 28 2020, 12:59:40) 
[GCC 9.3.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
>>> x = torch.rand(5,3)
>>> print(x)
tensor([[0.0883, 0.2469, 0.8962],
        [0.9947, 0.7357, 0.5937],
        [0.0076, 0.9706, 0.8863],
        [0.2304, 0.7216, 0.9141],
        [0.5447, 0.4410, 0.3236]])
>>> torch.cuda.is_available()
True

CUDA, CuDNN 참고

CUDA : Compute Unified Device Architecture, Nvidia 아키텍처에 사용하는 일반적인 병렬처리 컴퓨팅 기술로 GPU로 하여금 복잡한 계산문제를 풀 수 있도록 한다.
CuDNN : CUDA를 기반으로 하는 딥뉴럴네트워크 GPU 가속 라이브러리, 사용성 개선, 성능향상, 메모리 오버헤드 감속를 목적으로 한다. TensorFlow, Caffe, Pytorch와 같은 고성능 머신러닝 프레임워크와 결합되어 사용 가능하다. CUDA설치시 같이 설치되는 것이 아니며, 딥러닝 GPU가속이 필요한 경우에 설치하면 됨. 

. Install cuDNN

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download에서 CUDA버전에 맞는 cuDNN library를 다운로드 받는다.

$ tar -xzvf cudnn-11.0-linux-x64-v8.0.5.39.tgz
$ sudo cp cuda/include/* /usr/local/cuda-11.0/include
$ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-11.0/lib64
$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda-8.0/include/cudnn.h /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcudnn*