One Step Closer

그냥 봐도 뭔가 숨겨진 커피 맛집 같이 생김
스페셜티 전문점이라고 여기 저기 씌여진 것으로 보아 커피 자부심이 있으신듯
사장님은 친절하고 적극적으로 대응해주심 하지만 여타의 서비스 전문점의 과한 친절같은게 아닌 투박함이 좋음

내부는 앉을 자리는 있으나 한 8-10명 정도 앉을만한 자리는 있지만 좌석제 커피집의 인테리어는 아니지만 누군가 데려가면 숨겨진 나만의 커피 맛집 소개하는
듯 할 듯 ㅎㅎ

대량 원두 및 원두 판매를 하시는 것 같고 카드 계산이 가능함 로스커는 기센 로스커를 사용하시는 듯 하며 연기
배관 등을 볼 때에 로스팅 양이 꽤 많으신것 같음

에스프레소 한잔 간단히 먹어봤는데 풀시티급 진한 바디감과 다크초콜렛의 진한 묵직함과 달큰한 맛이 내 혀에 계속 머무르는 것이 내 취향으로 너무 맛있었음
에스프레소가 4500원으로 저렴한 가격은 아니지만 맛으로는 충분한 값어치를 한다고 느꼈음

이 근처에 살면 산책겸 지나가다 깔끔하게 한잔 들리기에
너무 좋아 보이며 에스프레소 맛을 볼때 너무 쓰지 않은 고소함의 풀시티 급의 원두 맛을 좋아하는 사람이라면 충분히 만족할 것 같음

커피 연백
경기 용인시 수지구 문인로54번길 20
지번: 동천동 885

https://kko.to/pM5NCCNiHZ

김밥이 생각나서 회사 분들에게 주변 김밥 맛집을 추천 받아 감
음식이 정갈하고 아주머니 분들 친절하시지만 바쁘실때는 정신 없어 보이심
내가 좋아하는 고추참치김밥이 있어서 주문해봤는데 맛있음
대체로 일반적인 분식집 정도로 예상하면 적절할듯

1. TensorRT 버전 확인 

https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/container-release-notes/running.html

Container Release Node에서 TensorRT Container의 각 Release 버전과 CUDA 버전, Ubuntu 버전 등의 자신의 필요로 하는 버전과 일치하는 버전을 확인한다.

2.  Docker Run

Docker run 명령어로 Image Download 및 shall 실행한다.

$ docker run --gpus <GPU> -it --name <NAME>  nvcr.io/nvidia/tensorrt:<Version>-<pyver> bash

예로 실행은 아래와 같다

$ docker run --gpus '"device=2"' -it -v /home/host/host_dir:/root/share_dir --name tensorrt_23.01_py3  nvcr.io/nvidia/tensorrt:23.01-py3 bash

3. Container 정상 동작 확인

-it 옵션으로 실행을 했기 때문에 바로 container 에 attach 및 shell이 실행된다
각 명령어로 정상 동작 하는지 확인한ㄷ,

$ nvidia-smi # GPU 연결 및 CUDA Driver 정상 동작 확인
$ pip list | grep tensorrt # Tensor rt 버전 확인

4. Docker containe

Docker run 명령어로 container는 이미 생성되었다. 아래의 명령어로 생성된 container를 확인한다.
아래의 명령어중 -a를 붙여야 현재 container의 status가 start 상태가 아니더라도 확인이 가능한다.

$ docker container ls -a # Container 전체 리스트

이후 다시 접속하기 위해서는 일반 docker container 와 같이 start/executing 을 통해 다시 접근 가능하다.

$ docker start <container name or hashnum>
$ docker exec -it <container name or hashnum> /bin/bash​

• nvidia-smi 사용

$ nvidia-smi

• nvcc 사용 

$ nvcc --version

"nvcc --version"의 버전과 "nvidia-smi"의 버전이 일치를 꼭 하는 것은 아님

• "nvidia-smi"는 NVIDIA GPU Driver에 의해 설치가 되며 GPU Driver에 의한 버전이 표시됨
  "nvcc --version"은 CUDA Toolkit에의해 설치가 되며 CUDA Runtime Version이 표시가 됨

청기와타운 을지로점

정말 줄이 길다 한 30분 정도 기다려서 먹은듯, 그렇다고 먹는동안 불편하거나 불친절한 부분이 없어서 좋았음.

와인의 가격이 나쁘지 않았음. 3-5만원대 와인을 같이 먹으면 좋을것 같음

갈비와 볶은밥도 나쁘지 않았음. 다만 가격이 좀 높았던게
아쉬웠음. 근데 위치가 위치인지라 …

청기와타운 을지로점

서울 중구 을지로 54 1층 (을지로2가) http://kko.to/GPWxFsBfe9

GSTShark 설치가 필요함

1. 관련 Package 설치

sudo apt install graphviz libgraphviz-dev
sudo apt install octave epstool babeltrace

2. GSTShark 설치

$ git clone https://github.com/RidgeRun/gst-shark/
$ cd gst-shark/
$ ./autogen.sh --prefix /usr/ --libdir /usr/lib/x86_64-linux-gnu/
$ make
$ sudo make install

3. 테스트

GST_DEBUG="GST_TRACER:7" GST_TRACERS="proctime" \
	gst-launch-1.0 videotestsrc num-buffers=10000 ! \
	'video/x-raw, format=(string)YUY2, width=(int)640, height=(int)480, framerate=(fraction)30/1' \
	! videorate max-rate=30 ! videoconvert ! queue ! avenc_h263p ! queue ! avimux ! fakesink

4. 로그 확인

0:00:01.994246894 1151846 0x562427ae88a0 TRACE             GST_TRACER :0:: proctime, element=(string)videoconvert0, time=(string)0:00:00.000032109;
0:00:01.994395874 1151846 0x562427ae88f0 TRACE             GST_TRACER :0:: proctime, element=(string)avenc_h263p0, time=(string)0:00:00.000372912;
0:00:01.994401155 1151846 0x562427ae88f0 TRACE             GST_TRACER :0:: proctime, element=(string)queue0, time=(string)0:00:00.000154431;
0:00:01.994401865 1151846 0x562427ae8850 TRACE             GST_TRACER :0:: proctime, element=(string)queue1, time=(string)0:00:00.000006357;
0:00:01.994594740 1151846 0x562427ae88a0 TRACE             GST_TRACER :0:: proctime, element=(string)capsfilter0, time=(string)0:00:00.000000482;
0:00:01.994598173 1151846 0x562427ae88a0 TRACE             GST_TRACER :0:: proctime, element=(string)videorate0, time=(string)0:00:00.000003703;
0:00:01.994630612 1151846 0x562427ae88a0 TRACE             GST_TRACER :0:: proctime, element=(string)videoconvert0, time=(string)0:00:00.000032159;
0:00:01.994774671 1151846 0x562427ae88f0 TRACE             GST_TRACER :0:: proctime, element=(string)avenc_h263p0, time=(string)0:00:00.000372839;
0:00:01.994779616 1151846 0x562427ae88f0 TRACE             GST_TRACER :0:: proctime, element=(string)queue0, time=(string)0:00:00.000149048;
0:00:01.994780333 1151846 0x562427ae8850 TRACE             GST_TRACER :0:: proctime, element=(string)queue1, time=(string)0:00:00.000006217;

5. Graphviz 이용

$ ./gstshark-plot gstshark_2022-05-30_19\:16\:42/ -s pdf

아래의 명령어로 로그 모니터링을 활성화 한 후에 DNS Request를 유도하면 로그가 출력되어 확인이 가능함

$ log stream --predicate 'process == "mDNSResponder"' --info

1. Pre 

• NSight는 NVidia에서 제공하는 Profiling Tool로 성능 최적화 등의 업무에 프로파일링 툴로 사용되기 유용하다.
• 원격으로 SSH를 제공하기 때문에 Mac에 설치해서 서버에서 Profiling을 동작시키려고 하였으나, 정상적으로 동작되지 않아서 서버에 직접 설치하였다.
• Site : https://developer.nvidia.com/nsight-systems

2. Download 
    다양한 포멧을 제공하는데, run파일을 이용하여 설치함
    https://developer.nvidia.com/nsight-systems/get-started

3. Execution
    $ chmod +x ./NsightSystems-linux-public-2023.2.1.122-3259852.run
    $ ./NsightSystems-linux-public-2023.2.1.122-3259852.run
    << ACCEPT 및 설치 경로 지정하면 해당 경로에 압축을 해제함 >>

4. Enviornment Setting
  임시적인 것으로 .bashrc 등에 추가하여 부팅시마다 적용되게 할 수 있으며, 실행을 했을 때에 CUDA 버전 관련해여 NSight의 오류 메시지 중에 event_paranoid를 1로 설정하라고 해서 이후에 1ㄹ로 변경하였음(참고)   
   $ echo kernel.perf_event_paranoid=2
   $ echo 2 > /proc/sys/kernel/perf_event_paranoid

5. 실행 후 설정
   실행후에 localhost의 경우 Project에서 별도의 설정없이 localhost connection으로 바로 사용가능
   Remote의 경우 SSH의 설정등을 위한 Network Information을 작성후에 연결 필요

   Target application 부분에 실행 기준 경로와 Command를 작성하면 바로 Start를 눌러 테스트가 가능한데,
   그 하단에 Enviornment vriables의 설정이 필요함. XAUTHORITY, LD_PRELOAD, DISPLAY 등의 설정이 비워져 있으며,
   영상 출력등의 기능이 포함될 경우 오류로 실행이 되지 않는 것을 확인함.
    이럴 경우 Terminal에서 변수를 그대로 입력해주면 정상적으로 동작이 실행되는 것을 확인할 수 있음
    예)
         $ echo $XAUTHORITY
         $ echo $LD_PRELOAD(나오는게 없어서 기본값 그대로 사용함(--> {LD_PRELOAD}:{}
         $ echo $DISPLAY

업데이트 이후 갑자기 개인 서버로 사용하는 데스크탑이 꺼지는 현상이 보인다(절전으로 보임)

유의미한 로그를 한번에 찾기 어려워서, 아예 kernel, syslog, dmesg를 로그를 걸어놓고 모니터링했더니 NetworkManager의 Request로 Sleep에 들어가는 어이 없는 상황이 발생하는 것을 확인했다

$ tail -f ./dmesg ./kern.log syslog

아래의 명령어로 현재 자동 대기 모드로 loading되어 있는지 확인이 가능하다. "loaded" 메시지가 있으면 loading된 상태로 봐야 한다고 한다. 다만 로그를 보면 최근 Sleep Request가 얼마전에 되었는지 나오는데 그것을 보고 확인을 하면 될거 같다.

$ systemctl status sleep.target suspend.target hibernate.target hybrid-sleep.target

아래 명령어로 절전 기능을 끌 수 있다고 해서 설정하였다. 

$ systemctl mask sleep.target suspend.target hibernate.target hybrid-sleep.target

이후에 status로 보면 "Loaded" 상태가 loaded에서 masked로 바뀐 것을 확인할 수 있다.

다시 켜려면 unmask  옵션으로 다시 켤 수 있다고 하는데 할 생각이 없다. 서버가 절전기능이 되면 안되지...

1. nvidia driver matching 버전 확인
 cuda-compatibility 버전 확인(https://docs.nvidia.com/deploy/cuda-compatibility/)

2. nvidia driver 삭제

$ sudo apt-get remove --purge nvidia-*
$ sudo apt-get autoremove
$ sudo apt-get update
$ reboot

3. driver 확인

$ ubuntu-drivers devices

4. Repository 추가 및 driver 설치

$ sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
$ sudo apt update
$ sudo apt-get install nvidia-driver-[Version Number]
$ reboot