전체 글 (30) 썸네일형 리스트형 Linux onnxruntime 1.13.1 설치 https://github.com/microsoft/onnxruntime/releases/tag/v1.13.1 Release ONNX Runtime v1.13.1 · microsoft/onnxruntimeAnnouncements Security issues addressed by this release A protobuf security issue CVE-2022-1941 that impact users who load ONNX models from untrusted sources, for example, a deep learning inferen...github.com 1. 본인의 컴퓨터에 맞는 바이너리 파일을 다운ex. onnxruntime-linux-x64-gpu-1.13.1.tgz 2. 압축을 풀.. GStreamer GStreamer란?- 스트리밍 미디어 응용 프로그램을 만들기 위한 프레임워크 - 모든 유형의 스트리밍 멀티미디어 응용 프로그램을 작성할 수 있음- 구성요소를 임의의 파이프라인에 혼합해 응용 프로그램을 작성할 수 있음 구성요소 pipeline 예시 Referencehttps://blog.may-i.io/tech-13/ Gstreamer 기초Gstreamer에서 사용하는 용어와 구성 요소, 사용 예시까지!blog.may-i.io Bazel What is Bazel?- C언어만 있었을 때는 하나의 언어로 통일된 execution file이 있었음 - 다른 고급 프로그래밍 언어(ex. java)가 생기면서 서로 다른 언어라서 다른 플랫폼에서 적용되지 않는 이슈가 생김- bazel은 서로 다른 언어들을 하나의 RPC(Remote Procedute call)로 만들어 하나의 실행 파일을 만들어줌 - 자동으로 빌드 그래프를 생성하여 의존성 관리를 자동화 -> 빌드 시스템이 어떤 파일을 빌드해야 하는지 자동으로 결정하고 빌드 시간을 단축시킬 수 있음 장점 1. high level build language- 사람이 읽을 수 있는 언어를 사용하여 프로젝트의 빌드 속성을 높은 의미 수준에서 설명 - library, binary, script, data.. Docker 내 Python version upgrade 1. apt-get update -> error W: GPG error: https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64 InRelease: The following signatures couldn't be verified because the public key is not available: NO_PUBKEY A4B469963BF863CC E: The repository 'https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64 InRelease' is not signed. N: Updating from such a repository ca.. Jetson Orin - mmdeploy 사용하기 1. torch * 먼저 깔려있는 torch가 없는지 먼저 확인하고 다운로드하기 python >> import torch >> torch.cuda.is_available() True https://forums.developer.nvidia.com/t/pytorch-for-jetson-version-1-7-0-now-available/72048 PyTorch for Jetson Below are pre-built PyTorch pip wheel installers for Jetson Nano, TX1/TX2, Xavier, and Orin with JetPack 4.2 and newer. Download one of the PyTorch binaries from below for your version o.. mmdetection 설치 log // mmdetection 설치 git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git cd mmdetection pip install -v -e . // mmengine, mmcv 설치 pip install -U openmim mim install mmengine mim install "mmcv>=2.0.0" // error 1 Traceback (most recent call last): File "tools/train.py", line 8, in from mmengine.runner import Runner File "/opt/conda/lib/python3.7/site-packages/mmengine/runner/init.py", line 2, in f.. stack memory vs heap memory 프로그램이 동작하기 위해서는 프로그램이 메모리에 로드되어야 한다. OS는 프로그램의 실행을 위한 메모리 공간을 제공하는데, 대표적으로 코드 / 데이터 / 스택 / 힙 영역으로 나눠져있다. 1. 코드 영역 실행할 프로그램의 코드가 저장되는 영역. 텍스트 영역이라고도 부름 CPU는 코드 영역에 저장된 명령어를 하나씩 가져가서 처리함 2. 데이터 영역 프로그램의 전역&정적& 변수, 상수가 저장되는 영역 프로그램의 시작과 함께 할당되며, 프로그램이 종료되면 소멸됨 3. 스택 영역 함수의 호출과 관계되는 지역 변수와 매개변수가 저장되는 영역 함수의 호출과 함께 할당되며 함수의 호출이 완료되면 소멸 스택 영역에 저장되는 함수의 호출 정보를 스택 프레임이라고 함 스택 영역은 push 동작으로 데이터를 저장하고 pop.. 학습 중 GPU를 100% 쓰지 않는 이유, GPU util을 올리려면? 딥러닝의 학습 파이프라인은 크게 두 가지로 구성된다. 데이터 (CPU) 티스크에서 데이터 읽기 전처리 batch 만들기 학습 (GPU) forward loss back propagation 딥러닝 학습 파이프라인을 최적화한다 하면(GPU-util을 99% 찍는다고 하면) 두 가지 모두를 최적화해야 한다. 그래야 비로소 GPU가 최적의 상태로 일을 하게 된다. 1. 데이터가 GPU에 올라가는 과정 데이터를 읽으라는 명령을 받는다 (user mode) user mode > kernel mode (context switching) kernel mode에서 file system I/O에 디스크에 있는 해당 데이터를 return해달라고 명령 return받은 데이터를 메모리에 올림 (kernel mode > use.. 이전 1 2 3 4 다음
