演習 - NVIDIA DeepStream の依存関係と SDK をインストールする

  • 20 分

NVIDIA DeepStream SDK には、前提条件となるソフトウェアがいくつか必要です。 ここではこれらの依存関係のインストールとそれらの役割について説明します。

  1. C および C++ アプリケーションをソースからコンパイルするためのツールを提供する依存関係パッケージをインストールします。 複数の gstreamer ベースのプラグインが含まれていることに注目してください。 NVIDIA DeepStream では、DeepStream アプリケーションでメディア処理とグラフの構成に GStreamer ライブラリを使用するため、これらが必要になります。 次のコマンドを使用して、これらの要件をホスト ターミナルにインストールします。

    sudo apt install \
libssl1.0.0 \
libgstreamer1.0-0 \
gstreamer1.0-tools \
gstreamer1.0-plugins-good \
gstreamer1.0-plugins-bad \
gstreamer1.0-plugins-ugly \
gstreamer1.0-libav \
libgstrtspserver-1.0-0 \
libjansson4 \
gcc \
make \
git \
python3

  2. NVIDIA Unix ドライバーのページ (https://www.nvidia.com/Download/driverResults.aspx/179599/en-us) から NVIDIA ドライバー バージョン 470.63.01 をインストールします。

    1. インストール パッケージは、ローカル ユーザーの Downloads フォルダーにダウンロードされるはずです。 これらのコマンドを使用して、ダウンロード場所に移動し、パッケージをインストールします。
    chmod 755 NVIDIA-Linux-x86_64-470.63.01.run
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-470.63.01.run

  3. APT ソースに NVIDIA の Ubuntu ベースの CUDA リポジトリを追加することで、CUDA Toolkit 11.4 をインストールします。 CUDA Toolkit を利用すれば、お使いの開発環境で、互換性のあるハードウェアを搭載したデバイスで GPU アクセラレーションを使用することができます。 このツールキットには、GPU アクセラレーション アプリケーションを構築および実行できるようにする特殊なコンパイラ ツールとライブラリが含まれています。 また、互換性のあるドライバーを自動的にインストールし、ホスト システムで GPU アクセラレーション アプリケーションを実行できるようにします。

    CUDA Toolkit 11.4 をインストールするには、ホスト ターミナルでこれらのコマンドを実行します。

    wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-ubuntu1804.pin
sudo mv cuda-ubuntu1804.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.4.1/local_installers/cuda-repo-ubuntu1804-11-4-local_11.4.1-470.57.02-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804-11-4-local_11.4.1-470.57.02-1_amd64.deb
sudo apt-key add /var/cuda-repo-ubuntu1804-11-4-local/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda

  4. NVIDIA から TensorRT 8.0.1 GA をインストールします。 TensorRT は、ハードウェア アクセラレーションによるディープラーニング推論アルゴリズムの高パフォーマンスの実装を提供する SDK です。 ディープ ラーニングを使用するアプリケーションで低待機時間と高スループットを実現するためのさまざまな最適化が含まれています。 それをインストールするには、NVIDIA Developer Program メンバーシップが必要です。 ない場合は、次の手順を完了するときに作成するように求められます。 この無料メンバーシップでは、必要なインストール ファイルにアクセスできます。

    Note

    このプロセスを完了するには、ホスト コンピューターにブラウザーが必要です。

    ない場合は、sudo apt install firefox コマンドを使用して、ホスト コンピューターに Firefox ブラウザーを簡単にインストールできます。

    1. 次のコマンドを実行して、CUDA リポジトリを apt ソースに追加します。

      echo "deb https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64 /" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/cuda-repo.list
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub
sudo apt-key add 7fa2af80.pub
sudo apt-get update

    2. ホスト コンピューターでブラウザーを開き、TensorRT 8.0.1 GA for Ubuntu 18.04 および CUDA 11.3 DEB ローカル リポジトリ パッケージをダウンロードします。

    3. インストール パッケージは、ローカル ユーザーの Downloads フォルダーにダウンロードされるはずです。 これらのコマンドを使用して、ダウンロード場所に移動し、パッケージをインストールします。

      cd ~/Downloads
sudo dpkg -i nv-tensorrt-repo-ubuntu1804-cuda11.3-trt8.0.1.6-ga-20210626_1-1_amd64.deb 
sudo apt-key add /var/nv-tensorrt-repo-ubuntu1804-cuda11.3-trt8.0.1.6-ga-20210626/7fa2af80.pub 
sudo apt-get update 
sudo apt-get install \
libnvinfer8=8.0.1-1+cuda11.3 \
libnvinfer-plugin8=8.0.1-1+cuda11.3 \
libnvparsers8=8.0.1-1+cuda11.3 \
libnvonnxparsers8=8.0.1-1+cuda11.3 \
libnvinfer-bin=8.0.1-1+cuda11.3 \
libnvinfer-dev=8.0.1-1+cuda11.3 \
libnvinfer-plugin-dev=8.0.1-1+cuda11.3 \
libnvparsers-dev=8.0.1-1+cuda11.3 \
libnvonnxparsers-dev=8.0.1-1+cuda11.3 \
libnvinfer-samples=8.0.1-1+cuda11.3 \
libnvinfer-doc=8.0.1-1+cuda11.3

  5. DeepStream メッセージ ブローカーによって使用される Kafka プロトコル アダプターを有効にするには、librdkafka をインストールします。 ターミナルを開き、次のコマンドを実行します。

    cd ~
git clone https://github.com/edenhill/librdkafka.git
cd librdkafka
git reset --hard 7101c2310341ab3f4675fc565f64f0967e135a6a
./configure
make sudo make install
sudo mkdir -p /opt/nvidia/deepstream/deepstream-6.0/lib
sudo cp /usr/local/lib/librdkafka* /opt/nvidia/deepstream/deepstream-6.0/lib

  6. DeepStream SDK をインストールします。 SDK には、カスタム IVA パイプラインの構築を開始するためのライブラリ、開発ソース、およびサンプルがすべて含まれています。

    1. ホスト コンピューターでブラウザーを開きます。 NVIDIA DeepStream - バージョン 6.0.0-1 のダウンロード ページに移動します。

    2. ローカル ユーザーの Downloads フォルダーにダウンロードされるはずです。 これらのコマンドを使用して、ダウンロード場所に移動し、パッケージをインストールします。

    cd ~/Downloads
sudo apt-get install ./deepstream-6.0_6.0.0-1_amd64.deb

これで、NVIDIA DeepStream SDK を使用して、インテリジェントなビデオ分析アプリケーションを構築する方法の探索を開始する準備ができました。 サンプル アプリケーションを確認して実行します。