[自作日記17] SW編: NVIDIA Display Driver を GPUマシンの Ubuntu にインストールする

[自作日記17] SW編: NVIDIA Display Driver を GPUマシンの Ubuntu にインストールする

こんにちは!

今回は Ubuntu で GPU を使用できるようにするため、 NVIDIA Display Drive をインストールしていきます

3.2 Nvidia Display Driverのインストール

今回購入した GPU NVIDIA RTX 3090 Ti 24G に対応したディスプレイドライバーをインストールしていきます!

3.2.1 ドライバーのダウンロード

以下のサイトにアクセスして RTX 3090 Ti 用のドライバをさがします

https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp

自分の環境(RTX 3090 Ti,Linux)を選択して、 探す をクリックするとドライバをさがしてくれるので便利です

ライセンスを確認し同意したらダウンロードの同意 をクリックします

これで、downloads ディレクトリに NVIDIA-Linux-x86_64-525.60.11.run というファイルがダウンロードされます。

3.2.2 ビルドツール gcc のインストール

さきほどインストールしたドライバーのインストールスクリプトを実行するまえに、ドライバーのビルド用のコンパイラ gcc をインストールしておく必要があります。

端末を開いて、以下のコマンドを実行します。

sudo apt install build-essential

ちなみに、gccインストールを忘れると以下のようなエラーがでるので注意しましょう

ERROR: Unable to find the development tool`cc` in your path; please make sure that you have the package 'gcc' installed. If gcc is installed on your system, then please check that `cc` is in your PATH.

上記終了したら、いったんリブートします

sudo reboot

3.2.3 Nvidia ディスプレイドライバのインストール

STEP 1. 以下のコマンドを実行して、インストールスクリプトを実行します

cd downloads/

スクリプトに実行権限を付与し、

chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-525.60.11.run

スクリプトを実行します

sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-525.60.11.run --no-x-check

(オプションに --no-x-check をつけないと、You appear to be running an X server; please exit X before installing.というエラーがでますので、オプションをつけるのを忘れないようにしましょう。)


STEP 2. ドライバのインストールが開始します


STEP 3. 以下の画面がでたら Continue installation を選択します

An alternate method of installing the NVIDIA driver was detected(This is usually a package provided by your distributor.) というメッセージは、Ubuntuでは別のほうほうでインストールできるよ と親切に教えてくれていますが、 apt install をする方法は、環境によってはうまくいかないので、このままNvidiaのインストーラーを使う! のがオススメです。

STEP4.以下の画面は OK を選択します

ERROR: The Nouveau kernel driver is currently in use by your system.This driver is incompatible with the NVIDIA driver, and must be disabled before proceeding.  と出ます。つまり Nouveau kernel driverがあると、Nvidia driverがインストールできないよという警告ですが、次のステップでなんとかなるので、OK をおします。

STEP.以下の画面は YES を選択します

For some distributions, Nouveau can be disabled by adding a file in...
** Nouveau は、無効にできるかもしれないけど試しますか?** ときいているので YES を選択します。
実際これで無効にできます。

STEP 6. 以下の画面は OK を選択します

Nouveau を無効にするための *.conf ファイルを作成した というメッセージとなります

STEP 7.以下の画面は OK を選択します

Installation has failed.Please see the file ... インストールは失敗しました みたいなメッセージがでますが、ここで落ち込まないでください。

Nouveau ドライバーをいま無効にしたので、次のインストールでは成功できますので、心配無用なのです。

STEP 8. Reboot

以下のコマンドで Reboot します

sudo reboot

STEP 9. リブートしたら、端末を開いて再びインストールスクリプトを実行します

sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-525.60.11.run --no-x-check

STEP 10.以下の画面は No を選択します


32ビット互換ライブラリは不要のため

STEP 11.以下の画面は

OK を選択します

WARNING: Unable to determine the path to install the libglvnd EGL vendor library config files. Check that you have pkg-config and the libglvnd development libraries installed, or specify a path with --glvnd-egl-config-path. と表示されています。
このWARNINGがきになる場合は以下を実行して libglvnd をインストールしても問題はないです

sudo apt install pkg-config libglvnd-dev
libglvnd は、複数のベンダー間で OpenGL API 呼び出しを調停するための、ベンダーに依存しないディスパッチ レイヤーです。異なるベンダーの複数のドライバーが同じファイルシステムに共存できるようにし、実行時に各 API 呼び出しをディスパッチするベンダーを決定します。

(https://github.com/NVIDIA/libglvnd)

というもので、OpenGL系のライブラリなので、なんにせよ Deep Learning 用途で使う場合には必要はないですね。

SSTEP 12. 以下の画面は No を選択します

Would you like to run the nvidia-xconfig utility to ...

「Xの設定を更新するか?」聞いています。
今はNoですすめておきます。これはnvidia-xconfigコマンドを使えばいつでも実行可能です。

STEP 12.以下の画面は OK を選択します

これで Nvidia Driver のインストール終了となります。


STEP 14.設定を反映するため リブート

これまでの設定反映のためリブートします

sudo reboot

STEP 15. リブートしたらNvidia Driver のインストールが成功したか確認する

端末を開いて以下のコマンドを実行します

nvidia-settings

OSがGPUをちゃんと認識しており無事ドライバをインストールできました!


次回は、 Anaconda をインストールして Python 環境を作れるようにしましょう!


navigation

Read more

発話音声からリアルなリップシンクを生成する技術 第2回:AIを使ったドリフト補正

発話音声からリアルなリップシンクを生成する技術 第2回:AIを使ったドリフト補正

こんにちは! 前回の記事では、当社のMotionVoxで使用している「リップシンク」技術について、wav2vecを用いた音声特徴量抽出の仕組みを解説しました。音声から正確な口の動きを予測するための基礎技術について理解いただけたかと思います。 今回は、その続編として、リップシンク制作における重要な技術的課題である「累積ドリフト」に焦点を当てます。wav2vecで高精度な音素認識ができても、実際の動画制作では複数の音声セグメントを時系列に配置する際、わずかなタイミング誤差が蓄積して最終的に大きなずれとなる現象が発生します。 本記事では、この累積ドリフトのメカニズムと、機械学習を活用した最新の補正技術について、実際の測定データを交えながら詳しく解説していきます。前回のwav2vecによる特徴抽出と今回のドリフト補正技術を組み合わせることで、MotionVoxがどのように高品質なリップシンクを実現しているのか、その全体像が見えてくるはずです。 累積ドリフトとは何か 基本概念 累積ドリフトとは、個々の音声セグメントが持つ微小なタイミング誤差が、時間の経過とともに蓄積していく現象で

By Qualiteg 研究部
AIエージェント時代の新たな番人「ガーディアンエージェント」とは?

AIエージェント時代の新たな番人「ガーディアンエージェント」とは?

こんにちは!今日は先日ガートナーが発表したガーディアンエージェントについて解説します ガートナーの公式定義 ハイプカーブで有名なガートナーは2025年6月に、ガーディアンエージェントに関する見解を発表しました。ガーディアン・エージェントとは、AIとの安全で信頼できるやりとりを支援するために設計されたAIベースのテクノロジです。 ざっくりいうと、 「AIエージェントが来るよ」と予言したガートナー社は、次は、「ガーディアンエージェントが来るよ」と予言しました。なぜガーディアンエージェントが来るのでしょうか?本稿では、そのあたりを考察していきたいと思います。 なぜ今、AIの「監視役」が必要なのか 2025年、私たちは本格的なAIエージェント時代の入り口に立っています。AIが単なるツールから、自律的に判断し行動する「エージェント」へと進化する中で、新たな課題が浮上しています。 従来のAIとエージェント型AIの違い さて、ガーディアンエージェントが必要になる理由として、生成AI(以後AIと呼びます)の急速な進化があげられます。従来のAIとエージェント型AIの違いを思い出

By Qualiteg コンサルティング
LLM推論基盤プロビジョニング講座 第4回 推論エンジンの選定

LLM推論基盤プロビジョニング講座 第4回 推論エンジンの選定

こんにちは!前回までの講座では、LLMサービス構築に必要なリクエスト数の見積もりや、使用モデルの推論時消費メモリ計算について詳しく解説してきました。今回は7ステッププロセスの4番目、「推論エンジンの選定」について詳しく掘り下げていきます。 推論エンジンとは何か 推論エンジンとは、GPU上でLLMモデルの推論計算(テキスト生成)を効率的に行うために設計された専用のソフトウェアプログラムです。一般的なディープラーニングフレームワーク(PyTorch、TensorFlowなど)でも推論は可能ですが、実運用環境では専用の推論エンジンを使用することで、大幅なパフォーマンス向上とリソース効率化が期待できます。 推論エンジンは単なる実行環境ではなく、様々な最適化技術を実装しています。特定のモデルアーキテクチャに特化した最適化機能を実装したものや、推論速度の高速化に特化したもの、前回解説したKVキャッシュのメモリ効率化機能を備えたものなど、それぞれ特徴が異なります。そのため、自社で採用したLLMモデルや運用環境、要件に合致した推論エンジンを選定することが重要です。 推論エンジン選定のアプロ

By Qualiteg コンサルティング
発話音声からリアルなリップシンクを生成する技術 第1回:音素とwav2vec

発話音声からリアルなリップシンクを生成する技術 第1回:音素とwav2vec

こんにちは! 今日は当社のMotionVox でも実際に使っている「リップシンク」技術について総合的に解説してみたいとおもいます。 音声に合わせて自然な口の動きを生成するリップシンク技術は、AIアバターや3Dアニメーション制作においても重要な技術です。 本記事では、最新のディープラーニング技術を活用したリップシンク学習の基礎から実装まで、技術的な観点から詳しく解説します。 1. リップシンク学習の基礎概念 1.1 問題設定 リップシンク学習とは、音声データから対応する口の動きを予測する回帰問題ととらえることができます f: 音声特徴量(t) → 口の動きパラメータ(t) この問題のコアは 音韻(音の特徴)と視素(視覚的な口の形)の対応関係を学習する ことにあります。 1.2 音韻-視素マッピングの複雑性 ただし! 人間の発話における音と口の形の関係は、単純な1対1マッピングではないんです。 同じ音でも文脈で変化 「あ」の発音でも: - 「か」の後の「あ」→ 口がやや狭めから開く - 「ん」の後の「あ」→ 口が閉じた状態から大きく開く 調音結合

By Qualiteg 研究部, Qualiteg コンサルティング