练习 - 安装 NVIDIA DeepStream 依赖项和 SDK

20 分钟

NVIDIA DeepStream SDK 需要一些必备软件。我们将演练如何安装这些依赖项，并说明它们的作用。

安装依赖项包，这些包将提供从源编译 C 和 C++ 应用程序的工具。请注意，其中包含多个基于 gstreamer 的插件。由于 NVIDIA DeepStream 使用 GStreamer 库在 DeepStream 应用程序中进行媒体处理和图形合成，因此需要这些插件。使用以下命令在主机终端安装这些要求：
```
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
```
从以下 NVIDIA Unix 驱动程序页安装 NVIDIA 驱动程序版本 470.63.01：https://www.nvidia.com/Download/driverResults.aspx/179599/en-us
1. 安装包应下载到本地用户的“下载”文件夹。转到下载位置，使用以下命令安装包：
```
chmod 755 NVIDIA-Linux-x86_64-470.63.01.run
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-470.63.01.run 
```

通过将 NVIDIA 的基于 Ubuntu 的 CUDA 存储库添加到 APT 源中来安装 CUDA 工具包 11.4。 CUDA 工具包允许开发环境在具有兼容硬件的设备上使用 GPU 加速。该工具包包含特殊的编译器工具和库，可用于生成和运行 GPU 加速应用程序。它还会自动安装兼容的驱动程序，以允许在主机系统上运行 GPU 加速应用程序。

若要安装 CUDA 工具包 11.4，请在主机终端上运行以下命令：

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

从 NVIDIA 安装 TensorRT 8.0.1 GA。 TensorRT 是一种 SDK，它通过硬件加速提供深度学习推理算法的高性能实现。它包含各种优化，以在使用深度学习的应用程序中提供低延迟和高吞吐量。若要安装它，需要 NVIDIA 开发人员计划成员身份。如果没有，则在完成以下步骤时，系统会提示进行创建。利用此免费成员身份可以访问必要的安装文件。

注意

需要在主机上具有浏览器才能完成此过程。

如果没有，可以使用以下命令在主机上轻松安装 Firefox 浏览器：sudo apt install firefox

通过运行以下命令，将 CUDA 存储库添加到 apt 源：

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

在主机上打开浏览器，并下载适用于 Ubuntu 18.04 和 CUDA 11.3 DEB 的 TensorRT 8.0.1 GA 本地存储库包。

安装包应下载到本地用户的“下载”文件夹。转到下载位置，使用以下命令安装包：

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

安装 librdkafka 以启用 DeepStream 消息代理使用的 Kafka 协议适配器。打开终端并运行以下命令：

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

安装 DeepStream SDK。该 SDK 包含所有库、开发源和示例，可帮助你开始生成自定义 IVA 管道。
1. 在主机上打开浏览器。转到 NVIDIA DeepStream - 版本 6.0.0-1 下载。
2. 它应下载到本地用户的“下载”文件夹。转到下载位置，使用以下命令安装包：
```
cd ~/Downloads
sudo apt-get install ./deepstream-6.0_6.0.0-1_amd64.deb
```

现在，可以开始了解如何使用 NVIDIA DeepStream SDK 生成智能视频分析应用程序。我们将检查并运行示例应用程序。

练习 - 安装 NVIDIA DeepStream 依赖项和 SDK

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