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[系统运维]win11+wsl+ubuntu+vitis-ai

【从零开始Vitis2021 】手把手教你安装Vitis AI GPU开发环境_哔哩哔哩_bilibili

首先,先喷一下写vitis文档和sh文件的人,写得一塌糊涂,导致运行的过程非常难用,而且如果装的是ubuntu20.04直接导致后面的东西装不上

?下面讲wsl里装了ubuntu18.04以后怎么安装:

(跳过ssh安装)

sudo apt-get install vim-gtk

sudo apt update

sudo apt upgrade

sudo apt install python-pip

sudo apt install python3-pip

。。。

下载conda

下载好之后sh 文件名.sh

在bashrc里把路径添加进去

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

然后source ./.bashrc

CUDA

在bashrc里把bin和lib的路径添加进去

export PATH=/usr/local/cuda-11.6/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.6/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

然后source ./.bashrc

nvcc -V检查是否安装成功

??????cuDNN

安装指南文档

(33条消息) cuDNN的安装(版本选择, Runtime 还是 Developer)_Keeplearning-CSDN博客_cudnn developer还是runtime

安装方式二:

按顺序下载,然后输入指令安装这三个:

sudo dpkg -i 文件名.deb

然后

sudo apt-get install libfreeimage-dev

sudo apt-get install?libfreeimage3

这里可能安装有问题,后面会报错什么什么is not a symbolic link 这里插个眼

比如我安装nvidia docker时报错:

?ls -l 查看这个文件夹,以libcudnn.so的报错为例(这一步只是说明原理,不用做)

可以看到这里对应的三个全都是绿色的,可执行文件,并不是软连接

咱们用mv命令把这几个报错提到的全部改名字(这样它就找不到啦)

sudo ldconfig -v 查看对应的关系:

?这个对应关系特别长,咱们根据前面的报错把名字取出来

根据这个对应关系创建软连接:(b—>a即b 指向a)

ln -sf ? a b? ? ? ?

以第一条为例:? ?

sudo ln -sf /usr/local/cuda/lib64/libcudnn_adv_infer.so.8.2.2 /usr/local/cuda/lib64/libcudnn_adv_infer.so.8



检查是否安装成功

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

sudo cp cuda/include/cudnn_version.h /usr/local/cuda/include/

cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

docker

下载到windows一路点next无脑安装就行

在 Ubuntu 上安装 Docker 引擎 | Docker 文档

sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io

sudo groupadd docker

?sudo usermod -aG docker $USER

newgrp docker

接下来启动docker,记住这条指令,dockers没启动的话,后面docker的指令都运行不了

?service docker start

docker run hello-world

接下来安装docker runtime

Vitis-AI的nvidia dockers安装指南

docker runtime的安装指南

选择debian的 这一步一般安装不起来

Ubuntu18.10 无法安装 Nvidia-docker2

curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | \
? sudo apt-key add -

然后定义一个临时的变量,方便后面指定版本
distribution="ubuntu18.04"

就是在这里指定版本
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | \
? sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt-get update
?

docker engint setup

vitis ai gpu docker 安装

service docker restart

?创建一个临时文件夹 mkdir tmp

然后把刚下载的包安装了

这一步没运行成功,有懂的请指点一下,感恩?

接着根据这个博客:更换国内源

注意把这几个也添加上

?

git clone --recurse-submodules https://github.com/Xilinx/Vitis-AI ?
cd Vitis-AI

然后在本地构建cpu docker
docker?pull?xilinx/vitis-ai-cpu:latest

其他注意事项:

wsl相当于是虚拟机,因此挂cl的时候要换成宿主机(也就是win11)的IP

在win11的终端中输入:

?ipconfig

?其中IPv4 地址的地址就是

export http_proxy=http://192.108.7.202:cl的端口号

export https_proxy=http://192.108.7.202:cl的端口号

export all_proxy=http://192.108.7.202:cl的端口号

一些报错:

sudo ldconfig /sbin/ldconfig.real: xxx is not symbolic link

(33条消息) System has not been booted with systemd as init system (PID 1). Can‘t operate.问题解决方法_任求其-zzx的博客-CSDN博客
WSL2开启systemctl命令简单方法,重启WSL2后仍生效 - 知乎 (zhihu.com)

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加:2022-03-04 16:00:29  更:2022-03-04 16:00:59 
 
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