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--- nvidiaドライバーインストール [2023/07/14 13:09] – suikou
+++ nvidiaドライバーインストール [Unknown date] (現在) – 削除 - 外部編集 (Unknown date) 127.0.0.1
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-# NVIDIA driverのインストール
-https://www.server-world.info/query?os=CentOS_7&p=nvidia
-を参照。
-```
-システムのランレベルを変更する場合は以下のようにします。
-[1]	ランレベルは /etc/systemd/system/default.target へのリンクで決定されています。 例えばGUI無しの場合のデフォルトは以下のようになっています。
-# 現在の設定を表示
-[root@dlp ~]# systemctl get-default
-multi-user.target
-# /etc/systemd/system/default.target へのリンク元は /lib/systemd/system/multi-user.target
-[root@dlp ~]# ll /etc/systemd/system/default.target
-lrwxrwxrwx. 1 root root 37 Jul 9 06:04 /etc/systemd/system/default.target -> /lib/systemd/system/multi-user.target
-[2]	例えば、グラフィカルログインに変更するには以下のようにします。
-[root@dlp ~]# systemctl set-default graphical.target
-rm '/etc/systemd/system/default.target'
-ln -s '/usr/lib/systemd/system/graphical.target' '/etc/systemd/system/default.target'
-# 確認
-[root@dlp ~]# systemctl get-default
-graphical.target
-[root@dlp ~]# ll /etc/systemd/system/default.target
-lrwxrwxrwx 1 root root 36 Jul 9 21:55 /etc/systemd/system/default.target -> /lib/systemd/system/graphical.target
-```
-```
-NVIDIAドライバーをインストールする
-システムに NVIDIA 社のグラフィックカードを搭載している場合、NVIDIA 社提供のグラフィックドライバーをインストールすることで、よりよいパフォーマンスを得ることができます。
-なお、[yum update kernel] 等でカーネルを更新した際は、都度、ドライバーの更新も必要になります。
-[1]
-デスクトップ環境をインストールしている場合は、こちらを参考に、グラフィカルログイン無しでシステムを起動しておきます。 ドライバーのインストール完了後はグラフィカルログインに戻して OK です。
-[2]	デフォルトでロードされている nouveau ドライバーを無効化しておきます。
-[root@dlp ~]# lsmod | grep nouveau
-nouveau              1622010  1
-video                  24520  1 nouveau
-mxm_wmi                13021  1 nouveau
-wmi                    19070  2 mxm_wmi,nouveau
-i2c_algo_bit           13413  1 nouveau
-drm_kms_helper        159169  1 nouveau
-ttm                    99345  1 nouveau
-drm                   370825  4 ttm,drm_kms_helper,nouveau
-i2c_core               40756  5 drm,i2c_i801,drm_kms_helper,i2c_algo_bit,nouveau
-[root@dlp ~]# vi /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
-# 最終行に追記 (ファイルがない場合は新規作成)
-blacklist nouveau
-options nouveau modeset=0
-[root@dlp ~]# dracut --force
-[root@dlp ~]# reboot
-```
-```
-sudo yum -y install kernel-devel-$(uname -r)
-#ただ、kernelが古すぎると、同じバージョンのカーネルが無いので、バージョンを消した下記のコマンドを実行
-#sudo yum -y install kernel-devel kernel
-#reboot
-sudo bash /suikou/download9/NVIDIA-Linux-x86_64-535.54.03.run
-#CentOS7のときは下記がないと起動後しばらくしてGPUを認識しなくなる。Rocky9では不要
-#sudo nano /etc/rc.d/rc.local
-##ファイルの末尾に
-#nvidia-persistenced
-```
-# Podmanへのインストール @ Rocky Linux 9.2
-https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/latest/install-guide.html
-を見るに、RHEL9もCentOS8のリポジトリとおなじみたい。
-```
-curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/centos8/nvidia-docker.repo > /etc/yum.repos.d/nvidia-docker.repo
-dnf install -y nvidia-container-toolkit-base
-nano /etc/nvidia-container-runtime/config.toml
-#下記のように変更
-[nvidia-container-cli]
-#no-cgroups = false
-no-cgroups = true
-[nvidia-container-runtime]
-#debug = "/var/log/nvidia-container-runtime.log"
-debug = "~/.local/nvidia-container-runtime.log"
-下記で確認
-podman run --security-opt=no-new-privileges --cap-drop=ALL --security-opt \
-label=type:nvidia_container_t --hooks-dir=/usr/share/containers/oci/hooks.d/ \
-docker.io/nvidia/cuda:10.2-base nvidia-smi
-では動かなかったので
-dnf -y install nvidia-container-toolkit
-して
-podman run nvidia/cuda:12.2.0-base-rockylinux9 nvidia-smi
-だとユーザ権限で動いた
-```
-# CUDAのインストール2023/07/03
-```
-#wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.2.0/local_installers/cuda-repo-rhel9-12-2-local-12.2.0_535.54.03-1.x86_64.rpm
-#dnf -y install /suikou/download9/cuda-repo-rhel9-12-2-local-12.2.0_535.54.03-1.x86_64.rpm
-#dnf -y install cuda
-#pytorchに合わせてバージョンを変えるためリポジトリを使ってインストール
-dnf config-manager --add-repo https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/rhel9/x86_64/cuda-rhel9.repo
-dnf clean all
-dnf -y module install nvidia-driver:latest-dkms
-dnf -y install cuda-11.8.0-1.x86_64
-#各ユーザで
-pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
-```
-# Dockerのインストール
-```
-sudo yum-config-manager \
-    --add-repo \
-    https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo
-sudo yum install docker-ce docker-ce-cli containerd.io
-sudo systemctl start docker
-sudo systemctl enable docker
-sudo docker run --rm hello-world
-sudo usermod -aG docker $USER
-```
-```
-curl https://nvidia.github.io/nvidia-docker/centos7/nvidia-docker.repo | sudo tee /etc/yum.repos.d/nvidia-docker.repo
-#yum -y install nvidia-container-toolkit
-sudo yum install -y nvidia-docker2
-sudo systemctl restart docker
-docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi
-```
-## zabbix登録
-```
-sudo mkdir /etc/zabbix/scripts
-sudo nano /etc/zabbix/scripts/get_gpus_info.sh
-```
-下記のファイルを作る
-```
-#!/bin/bash
-result=$(/usr/bin/nvidia-smi -L)
-first=1
-echo "{"
-echo "\"data\":["
-while IFS= read -r line
-do
-  if (( "$first" != "1" ))
-  then
-    echo ,
-  fi
-  index=$(echo -n $line | cut -d ":" -f 1 | cut -d " " -f 2)
-  gpuuuid=$(echo -n $line | cut -d ":" -f 3 | tr -d ")" | tr -d " ")
-  echo -n {"\"{#GPUINDEX}"\":\"$index"\", \"{#GPUUUID}"\":\"$gpuuuid\"}
-  if (( "$first" == "1" ))
-  then
-#    echo ,
-    first=0
-  fi
-done < <(printf '%s\n' "$result")
-echo
-echo "]"
-echo "}"
-```
-sudo nano /etc/zabbix/zabbix_agentd.conf
-```
-UserParameter=gpu.number,/usr/bin/nvidia-smi -L | /usr/bin/wc -l
-UserParameter=gpu.discovery,/etc/zabbix/scripts/get_gpus_info.sh
-UserParameter=gpu.fanspeed[*],nvidia-smi --query-gpu=fan.speed --format=csv,noheader,nounits -i $1 | tr -d "\n"
-UserParameter=gpu.power[*],nvidia-smi --query-gpu=power.draw --format=csv,noheader,nounits -i $1 | tr -d "\n"
-UserParameter=gpu.temp[*],nvidia-smi --query-gpu=temperature.gpu --format=csv,noheader,nounits -i $1 | tr -d "\n"
-UserParameter=gpu.utilization[*],nvidia-smi --query-gpu=utilization.gpu --format=csv,noheader,nounits -i $1 | tr -d "\n"
-UserParameter=gpu.memfree[*],nvidia-smi --query-gpu=memory.free --format=csv,noheader,nounits -i $1 | tr -d "\n"
-UserParameter=gpu.memused[*],nvidia-smi --query-gpu=memory.used --format=csv,noheader,nounits -i $1 | tr -d "\n"
-UserParameter=gpu.memtotal[*],nvidia-smi --query-gpu=memory.total --format=csv,noheader,nounits -i $1 | tr -d "\n"
-```
-sudo systemctl restart zabbix-agent.service