One Step Closer

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

cuda 12.2를 사용중인데 nvidia nsight를 사용하려고 하니 미지원 버전이라고 뜬다.

nvidia developer zone에서 nsight(https://docs.nvidia.com/nsight-systems/Archives/index.html)의 Latest(2023.2)에서 확인할 경우 Cuda Support version이 11 버전대로 나와서, 마지막 버전인 11.8을 설치해보려고 한다.
Old version으로 CUDA driver를 downgrade해야할 것 같다.

CUDA toolkit download 페이지로 가서 우측 하단에 "Archive of Privious CUDA Release"페이지로 들어간다.

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

1. 기존 버전 삭제 및 Reboot

$ sudo apt-get purge cuda* && sudo apt-get autoremove && sudo apt-get autoclean && sudo rm -rf /usr/local/cuda*
$ reboot

2. 설치 방법(Web download 및 shell 명령어로 설치)
 NVidia의 설치 방법에 보면은 마지막 명령어가 "sudo apt-get -y install cuda"로 되어있는데, 그대로 명령어를 사용할 경우 최신 버전이 설치가 된다. 설치 하고자 하는 버전을 명시해줘야 해당 버전이 설치가 된다.

$ wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-keyring_1.0-1_all.deb
$ sudo dpkg -i cuda-keyring_1.0-1_all.deb
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get -y install cuda-11-8

3. Reboot

$ reboot

4. CUDA 환경 변수 확인 및 수정
~/.bashrc 에서 아래의 export 추가

$ vi ~/.bashrc

cuda에 softlink로 버전을 사용하게끔되어 있기 때문에, 해당 softlink로 경로를 잡아준다
(버전 명시 경로로 환경 변수를 잡아줄 경우 버전 변경시 마다 bashrc 파일의 수정이 필요로 함)

export PATH="/usr/local/cuda/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"

재적용

$ source ~/.bashrc

5. 버전 확인

$ nvcc --version

@ 주의 : nvidia-driver와 compatible version 으로 설치해야됨

230805
6번 좌대 (신형, 12)
실적 꽝
H님 월척 1, 누치 1

너무 더워서 땀이 국물이 되서 온몸을 적심.
너무 더워서 1시까지 자고 1시 부터 함.
입질 못봄. 6시 철수

식사 배달 해줌.
뷰 괜찮음. 청결도 나쁘지 않음.

몇일 꾸준히 봤는데 보조금을 받는다는데 크게 메리트가 있고, 배터리가 더 안정적이다 라는 판단을 해서 주문을 진행했다.

자주 장거리 운전을 하지 않아서 충분히 메리트가 있다고 판단했고, 장거리를 자주 가는 사람에게는 고민이 필요해 보인다.

1. 리퍼럴 코드 준비

테슬라는 리퍼럴 제도가 있는데, 리퍼럴 링크를 통해서 주문을 할 경우 아래와 같은 이득이 있다.
간단히 링크만 들어가면 할인 + EAP(향상된 오토파일럿) 90일 무료를 받을 수 있다.
할인도 수십~백만원이 넘는 금액이 간단히 되니 안하면 손해고, 특히 EAP를 90일 정도 써본다음 자신에게 필요한 지 확인할 수 있다.

모델 Y RWD와 같은 경우 660,000원 할인이 적용된다.

Referral Code : https://www.tesla.com/referral/yeonsik193369

2. 언어 변경

리퍼럴로 접속하면 US 기준으로 페이지가 열린다. 우측 상단 지구본 US 버튼을 누르고 대한민국(한국어)으로 변경한다.

3. 리퍼럴 할인 적용 확인

아래와 같이 각 차량별 할인 금액이 나타나고 "지금 주문하기"를 누르면 추천 적용 메시지가 떠야 한다.

4.  각 옵션 적용 및 결제하기 전 주의 사항

각 옵션 적용 하면 마지막에 결제하기를 누르면 결제가 진행되는데,
이때 주의해야할 점이 "향상된 오토파일럿", "풀 셀프 드라이빙 구현 기능" 은 차량 구매를 할 때에는 선택하지 않는 것을 추천한다.
이 옵션을 가지고 출고를 할 경우 차량 금액으로 결제가 되어 세금이 포함되어 책정되기 때문에(취득세 10%만 해도 거의 백만원...), 하지 않는 것을 추천하고, 이 두 옵션은 이후에도 별도로 결제가 가능하기 때문에 지금할 필요가 없다.

 더욱이 향상된 오토파일럿과 같은 경우에는 리퍼럴 코드로 구매를 할 경우 90일의 무료 사용을 할 수 있기 때문에 해보고 필요한지 판단을 해도 나쁘지 않을 것 같다.

5.  카드로 결재하기 

카드로 결제하기를 누를 경우 카드 정보를 입력하기 전에 위에 추천이 적용되었다는 메시지가 출력되는지 확인하자.
그리고 금액이 올라서 주문대금을 3백만원을 결제를 해야하는데 신용카드로만 결제가 가능하다.

다만 아래와 같은 부분을 이해하면 좋을 것 같다.
1. 주문대금은 아무 카드나 사용이 가능하다.(타사 체크카드로 정상 결제 되는 것을 확인함)
2. 잔금 결제시에는 삼성카드만 된다고 한다.(찾아보면 삼성카드, BC카드 두개만 된다고 하는 정보도 있음)

6. 앱 설치

결제를 하고 나면 두개의 메일이 날라오는데, 1. 결재 방법 추가에 대한 메일, 2. 주문 확인 메일이다.
크게 중요하지 않으나, 앱을 설치 후에 아래와 같은 문제가 있었다.

회원 가입을 하지 않고 결재를 완료하였으나, 결재 완료 이후에 로그인이 안되는 현상이 있었고,
비밀번호 찾기를 메일 통해 해서 비밀번호 재 설치 후 정상적으로 로그인 되는 것을 확인했다.

7. 이후 준비 사항

이후에는 삼성 카드 오토캐시백에 대해서 확인을 한 결과 지금은 1.5% 적용이 가능한 것으로 보인다. 우리 지역은 금액이 작아서 5천 초반 금액이 나오며, 지원금이 높아서 5천만원 이하 결제시에는 1%로 보인다.  아래 사이트에서 참조했다.

https://directauto.samsungcard.com/oap/product/UOAPFP0102M0.jsp

전기차 보조금을 조회해보려고 하니 복잡하다.

숫자만 나열된 데도 많고 백분율과 숫자 남은 양만 보여줬으면 좋겠는데, 쉽지 않다.

아래 사이트에서 간단히 조회가 가능하여 포스팅 한다.

EV_Infra 보조금 현황 : https://ev-infra.co.kr/

각 지역별 공고대스/출고대수/잔여대수를 확인가능하며, 접수대수, 출고율 그리고 무엇보다 잔여율을 쉽게 확인할 수 있다는게 메리트가 있다.

깔끔하게 그래프로 공고대수, 접수대수, 출고대수, 잔여대수 내가 필요한 정보면 그래프로 보여준다.

추경 공고 현황도 확인이 가능하다.

무엇보다 실제 내가 받을 수 있는 금액을 검색하러 다닐 필요없이 각 지역별 지원 모델별 국비, 지방비, 합계로 깔끔하게 보여준다

1. gstreamer 설치

$ sudo apt-get install libgstreamer1.0-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev libgstreamer-plugins-bad1.0-dev gstreamer1.0-plugins-base gstreamer1.0-plugins-good gstreamer1.0-plugins-bad gstreamer1.0-plugins-ugly gstreamer1.0-libav gstreamer1.0-doc gstreamer1.0-tools gstreamer1.0-x gstreamer1.0-alsa gstreamer1.0-gl gstreamer1.0-gtk3 gstreamer1.0-qt5 gstreamer1.0-pulseaudio

2. Tutorial Code

$ git clone https://gitlab.freedesktop.org/gstreamer/gst-docs 

3. Tutorial Test

$ gcc basic-tutorial-1.c -o basic-tutorial-1 `pkg-config --cflags --libs gstreamer-1.0`

nvidia driver 삭제

$ sudo apt-get purge nvidia* ( or sudo apt-get remove --purge nvidia*

$ sudo apt-get autoremove

$ sudo apt-get autoclean

$ sudo rm -rf /usr/local/cuda*

nvidia driver 설치

$ ubuntu-drivers devices // Driver 목록 확인

$ sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa // ppa repository 추가

$ sudo apt update

$ sudo apt-get install nvidia-driver-<VER>