개요
CentOS Libraries Installation - {:.} Path 설정 - {:.} Development Tools - {:.} NCurses (New Curses) - {:.} DKMS - {:.} Kernel Update
CUDA Installation
Python Libraries Installation - {:.} Anaconda

개요

최근 삼성에 “외주”나가서 TensorFlow및 CentOS설치 작업및, 다중 GPU사용 방법을 알려줄 일이 생겼었습니다.
귀차너 귀찬너 하면서 귀찮은일도 모든 다 피가 되고 뼈가 된다 스스로 주문을 걸며 ㅎ;; 작업한 후기입니다.

해당 페이지에서는 다음을 공유합니다.

인터넷이 끊긴 CentOS 내부망 환경에서의 TensorFlow및 각종 라이브러리 deployment
TensorFlow를 이용한 multi GPU 간단한 사용 예제

삼성에는 많은 계열사가 있습니다.
특정 계열사를 지칭하지 않았으며, 해당 회사의 민감한 내용은 내용은 전혀 없습니다.
따라서 특정 회사에 종속되는 내용이 아닌, 일반적인 기술적 내용만을 담고 있습니다.

CentOS Libraries Installation

환경은 CentOS 7.2이고, 내부망이기 때문에 모든 설치는 RPM으로 가져가서 설치작업을 마무리해야하는 상황입니다.
따라서 모든 Linux & Python packages들은 모두 RPM 또는 Wheel 파일 형식으로 가져가서 설치해야합니다.

Path 설정

일단 ~/.bashrc파일을 열어서 Path부터 지정합니다.
anderson은 제 이름이니까.. 다른걸로 바꾸면 됩니다.

# CUDA & CUDNN
export PATH=$PATH:/usr/local/lib64:/usr/local/cuda/bin:/usr/local/cuda/include
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/lib64:/usr/local/lib64/:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/lib:/usr/local/lib

# added by Anaconda2 4.2.0 installer
export PATH="/home/anderson/anaconda2/bin:$PATH"

# added by Anaconda3 4.2.0 installer
export PATH="/home/anderson/anaconda3/bin:$PATH"

다음을 실행시킵니다.

sudo vi /etc/ld.so.conf

파일을 열고 다음을 집어넣습니다.

include ld.so.conf.d/*.conf
/usr/local/lib64/
/usr/local/lib64
/usr/local/lib/
/usr/local/lib

설정내용을 적용시킵니다.

sudo ldconfig -v

Development Tools

앞서 말했듯이 인터넷이 연결안된 offline환경이기 때문에 먼저 인터넷이 되는 환경에서 RPM을 모두 다운받은 후, 파일들을 들어가서 설치해야 합니다.
다음의 명령어는 RPM을 모두 다운 받고 설치를 합니다. (당연히 sudo rpm -ivh * 할때는 설치할 서버에서 해야 되겠죠.)

sudo yum groupinstall --downloadonly --downloaddir='devtools' 'Development Tools'
cd devtools
sudo rpm -ivh *

NCurses (New Curses)

텍스트 기반의 GUI같은 환경을 제공하는 라이브러리 입니다.

wget https://ftp.gnu.org/gnu/ncurses/ncurses-6.0.tar.gz
tar -zxvf ncurses-6.0.tar.gz
cd ncurses-6.0
./configure
make
sudo make install

DKMS

wget http://dl.fedoraproject.org/pub/epel/7/x86_64/d/dkms-2.3-5.20170523git8c3065c.el7.noarch.rpm
sudo rpm -ivh dkms-2.3-5.20170523git8c3065c.el7.noarch.rpm

Kernel Update

인터넷이 된다면 다음과 같이 하면 됩니다.

sudo yum install kernel-devel-$(uname -r) kernel-headers-$(uname -r)

하지만 오프라인 상황이기 때문에 특정 버젼의 kernel, kernel-devel, kernel-headers의 rpm을 구글에서 찾아서 다운 받습니다.

sudo rpm -ivh kernel-devel-3.10.0-693.el7.x86_64.rpm
sudo rpm -ivh kernel-headers-3.10.0-693.el7.x86_64.rpm

CUDA Installation

먼저 ctrl + alt + f6 눌러서 tty로 나간후 gdm, kde 같은 데스크탑을 꺼줍니다.

sudo service gdm stop

CUDA Toolkit 을 설치합니다.

sudo sh cuda_*.run

CUDNN 을 설치합니다.

# CUDNN 5.1
tar -zxvf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
chmod 644 cuda/include/*
sudo cp -r ./cuda/* /usr/local/cuda/

Python Libraries Installation

Anaconda

wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh
sh Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh

Python 2.7은 virtual environment 를 만들어 줍니다.

conda create -n py27 python=2.7 anaconda
source activate py27