우분투의 기본 데스크탑 환경은 GNOME이지만, 네트워크 원격 접속시 최적화를위해 경량화된 MATE 데스크탑을 사용하기도 합니다.

1. VM생성 및 서버 접속 하기​

2. ibus-hangul 설치​

2.1 패키지 설치​

sudo apt install ibus-hangul #재부팅 필수

2.2 ibus설정​

화면 이동 : 좌상단 Menu > Control Center > Other > Ibus Preferences

2.3 input method 추가​

• input method > add > korean > Hangul > add

ibus-hangul 설치 전
ibus-hangul 설치 후

한글 입력은 korean이 아닌 Hangul이 선택되어 있어야 가능 합니다.

2.4 한글 입력 활성화​

우상단 EN 클릭후 Korean-Hangul 선택

활성화 전	활성화 후

2.5 한영변환 키​

Shift + Space로 한/영 변환 하여 사용

3. Tip​

작성 중 글자 자동 삭제시​

입력시 마지막 글자 or 작성중 글자 자동 삭제 되는 이슈

Ubuntu의 이모지 단축키와 충돌나는 현상으로 해당 단축키를 삭제

dpkg: error: dpkg frontend lock was locked by another process with pid 9634
Note: removing the lock file is always wrong, and can end up damaging the
locked area and the entire system. See <https://wiki.debian.org/Teams/Dpkg/FAQ>.

발생 원인​

다른 프로그램(프로세스)에서 dpkg를 사용하고 있어 발생 하는 에러 입니다. 보통 백그라운드에서 패키지 업데이트 및 보안 업데이트 진행 시 발생 합니다.

해결 방법​

보안 업데이트는 운영서버에서는 필수적으로 수행 하여야 하지만, 개발 서버에서는 필수는 아니기에 비활성화 합니다.

$ sudo systemctl -f stop unattended-upgrades #패지지 자동 업데이트 프로제스 종료하기
$ sudo apt remove unattended-upgrades # 패지지 자동 업데이트기능 제거 (재부팅 필요 할수 있음)
$ systemctl status unattended-upgrades # 비활성화 확인

1. CUDA_VISIBLE_DEVICES 설정​

• 기존 DDP (물리 GPU)

  • 스크립트 밖 (shell) 에서 설정 또는 미설정 (자동 할당)
  • 코드 내에서 LOCAL_RANK 로 디바이스 지정

• MIG 기반

  • import torch 전 강제 매핑
    1. LOCAL_RANK 읽기
    2. CUDA_VISIBLE_DEVICES 를 해당 프로세스의 MIG UUID 1개로 설정
    3. NCCL 관련 env 설정

import os

# nvidia-smi -L 명령어로 확인한 MIG UUID
MIG_IDS = [
    "MIG-XXXXXX...",
    "MIG-VVVVVV..."
]

# 1. LOCAL_RANK 읽기
local_rank = int(os.environment.get("LOCAL_RANK", "0"))
# 2. CUDA_VISIBLE_DEVICES 를 해당 프로세스의 MIG UUID 1개로 설정
os.environment["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = MIG_IDS[local_rank]
# 3. NCCL 관련 env 설정
os.environment.setdefault("NCCL_P2P_DISABLE", "1")
os.environment.setdefault("NCCL_IB_DISABLE", "1")

2. set_device/device 지정​

• 기존 DDP

local_rank = int(os.environ["LOCAL_RANK"])
torch.cuda.set_device(local_rank)
device = torch.device(f"cuda:{local_rank}")
ddp_model = DDP(model, device_ids=[local_rank])

• MIG 기반

# 프로세스 당 MIG 1개씩 사용하도록 강제 매핑
torch.cuda.set_device(0)
device = torch.device("cuda:0")
ddp_model = DDP(model, device_ids=[0])

3. 실행​

• 기존 DDP

torchrun --standalone --nproc_per_node=${num_devices} xxxx.py

• MIG 기반
  • 실행 전 CUDA_VISIBLE_DEVICES 세팅 해제 (하나의 프로세스가 하나의 GPU 사용하도록 강제)

unset CUDA_VISIBLE_DEVICES

torchrun --standalone --nproc_per_node=${num_devices} xxxx.py