Magma 용 AMI 만들기

일단 DeepSpotCloud에 영향을 주지않아서 다행이다

t2, m4는 hyperthreading을 지원안하고 리얼이다.

그런것도 생각해서 성능을 비교해봐야겠다

자동화 위주로 해야겠다.

일단 

t2.large로 한다음에

Free Eligible한 Ubuntu 16.04에서 실행했다.

Public AMI라서 key pair을 import했기때문에

ssh ubuntu@ec2-54-245-12-148.us-west-2.compute.amazonaws.com 이렇게만 하지면 들어가진다

일단 랜선은 뽑고 KMU(5G)로 해야 들어가진다. 컴공에서는 

port 22번을 닫아놔서 잘 안된다.

일단 뭐부터 해야할지 모르겠으니 Magma부터 깔아보자

링크

http://icl.cs.utk.edu/projectsfiles/magma/downloads/magma-2.2.0.tar.gz

다운을 받았다.

그리고 바로 make를 하려면 이렇게 뜬다

make.inc가 필요하다 

make.inc.mkl-gcc 파일을 make.inc로 바꿔서 Makefile이 있는 곳으로 복사하여 make를 시도해봤다.

빌드 하기 전에 몇가지 과정을 거치긴 해야한다. 먼저 make command

sudo apt install make를 하면 된다.

g++(gcc) 도 설치를 해야한다. 

깔고나면 이렇게 gcc와 g++ 이 설치되어있다.

그리고 다시 make를 하면 이렇게 뜬다.

mkl을 깔아야한다.

mkl를 설치중 생각난게 MKL은 GPU Processor가 없어도 된다.

설치를 하는 도중 root의 비번을 요구할수 있다. 그럴때를 대비해 그전에 이렇게 하면 된다.

sudo passwd root 이렇게 해서

root의 password를 한번 활성화시켜줄수 있다.

MKL 에서 GNU도 깔아준다.

vi ~/.bashrc에 경로를 집어넣어야 한다.

완료함

make를 해봤지만 이게 다시 뜬다

CUDA를 계속 깔라고 나온다. 

일부러 export CUDADIR=/usr/local/cuda를 해봤지만 역시 되지 않는다.

이유는 GPU Accelerator를 필요한다. 즉 GPU Device가 달린 곳에서만 되는 것같다. 

물론 GPU 없이도 CUDA는 방법은 있지만 그건 CUDA API를 배우기 위해 까는 것이지 일반적인 건 아니다.