Exercício – instalar as dependências e o SDK do NVIDIA DeepStream

Concluído

O SDK do NVIDIA DeepStream requer alguns softwares de pré-requisito. Explicaremos a instalação dessas dependências e explicaremos suas funções.

1. Instale os pacotes de dependência que fornecerão ferramentas para compilar aplicativos C e C++ da origem. Observe que vários plug-ins baseados em gstreamer estão incluídos. Eles são necessários porque o NVIDIA DeepStream usa a biblioteca GStreamer para manipulação de mídia e composição de gráfico em aplicativos DeepStream. Use os seguintes comandos para instalar esses requisitos no terminal do host:

   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. Instale o driver NVIDIA versão 470.63.01 da página de drivers NVIDIA Unix em: https://www.nvidia.com/Download/driverResults.aspx/179599/en-us

   1. O pacote de instalação deve ser baixado para a pasta Downloads do usuário local. Acesse o local de downloads e instale o pacote usando estes comandos:

   chmod 755 NVIDIA-Linux-x86_64-470.63.01.run
   sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-470.63.01.run 
   

3. Instale o CUDA Toolkit 11.4 adicionando o repositório CUDA baseado em Ubuntu da NVIDIA às suas fontes de APT. O kit de ferramentas CUDA permite que seu ambiente de desenvolvimento use a aceleração de GPU em dispositivos com hardware compatível. O kit de ferramentas inclui ferramentas e bibliotecas especiais do compilador que permitem compilar e executar aplicativos acelerados por GPU. Ele também instala automaticamente os drivers compatíveis para permitir a execução de aplicativos acelerados por GPU no sistema host.

   Para instalar o CUDA Toolkit 11.4, execute estes comandos no terminal do host:

   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. Instale o TensorRT 8.0.1 GA da NVIDIA. O TensorRT é um SDK que fornece implementação de alto desempenho de algoritmos de inferência de aprendizado profundo por meio da aceleração de hardware. Ele inclui várias otimizações para fornecer baixa latência e alta taxa de transferência em aplicativos que usam aprendizado profundo. Para instalá-lo, você precisa de uma associação ao Programa de Desenvolvedor da NVIDIA. Se você não tiver uma, será solicitado que você crie ao concluir as etapas a seguir. Essa associação gratuita permite que você acesse os arquivos de instalação necessários.

   Observação

   Você precisará ter um navegador no computador host para concluir esse processo.

   Se você não tiver um, instale o navegador Firefox no computador host usando este comando: sudo apt install firefox

   1. Adicione o repositório CUDA às suas fontes apt executando os seguintes comandos:

      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. Abra um navegador no computador host e baixe o pacote de repositório local do TensorRT 8.0.1 GA para Ubuntu 18.04 e CUDA 11.3 DEB.

   3. O pacote de instalação deve ser baixado para a pasta Downloads do usuário local. Acesse o local de downloads e instale o pacote usando estes comandos:

      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. Instale librdkafka para habilitar o adaptador de protocolo Kafka usado pelo agente de mensagens DeepStream. Abra um terminal e execute os seguintes comandos:

   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. Instale o SDK do DeepStream. O SDK inclui todas as bibliotecas, as fontes de desenvolvimento e os exemplos para começar a criar pipelines de IVA personalizados.

   1. Abra um navegador no computador host. Acesse o NVIDIA DeepStream – Versão 6.0.0-1.

   2. Ele deverá ser baixado na pasta Downloads do usuário local. Acesse o local de downloads e instale o pacote usando estes comandos:

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

Agora você está pronto para começar a explorar como criar aplicativos de Análise de Vídeo Inteligente usando o SDK do NVIDIA DeepStream. Examinaremos e executaremos um aplicativo de exemplo.