AMD Radeon 4500U 드라이버 업데이트 – 레노버 Thinkpad E15 Gen2 (Radeon Graphics 384SP)

르누아르 노트북의 GPU 드라이버를 최신으로 업데이트를 하고싶다면
이제는 가능합니다. 원래는 안됐었어요. 암튼 그럼.

아직 한 발 남았다

하지만, Lenovo사는 Windows Update에 자사의 공식 드라이버를 Release하고 있습니다. 이렇단 얘기는, 드라이버 버전이 구버전이거나 설치되어 있지 않다면, 자동으로 Windows Update가 공식 GPU 드라이버를 설치한다는 말이 됩니다. 좋은 기능이지만, 최신 버전의 드라이버 설치에도 불구하고 자동 업데이트 기능은 쉬지 않았습니다…. 최신 버전을 설치하고 난 뒤, Windows Update는 구버전으로 다시 롤백을 시도하고 있었습니다.

이제, Windows Update를 ~~없애버릴 시간입니다~~ 조금 손봐서, GPU 드라이버를 설치하지 않도록 해보겠습니다. Windows 10에서 설치할 업데이트중 일부를 무시할 수 있는데, MS사에서 제공한 공식 도구를 사용하면 됩니다.

튜토리얼 (영어 원문): https://tweaks.com/windows/67132/how-to-block-specific-driver-or-patch-updates-in-windows-10/
다운로드: http://download.microsoft.com/download/f/2/2/f22d5fdb-59cd-4275-8c95-1be17bf70b21/wushowhide.diagcab

주의할점이 있다면, 드라이버를 먼저 설치한 뒤에 Windows Update를 실행해 업데이트를 확인하고, GPU Driver를 설치할 것이라는 리스트가 뜨면 이를 일시 중지하고 진행해야 합니다. 진행할 업데이트가 없는데 이를 Block할 수는 없으므로, 조금 복잡한 위의 방법대로 하는게 탈이 없을것 같아 이렇게 진행했습니다. 아, Windows Update를 확인만 하고 리스트가 뜨면 바로 일시 중지해야 합니다. 그렇게 하지 않으면, 작업하던 중간에 구버전으로 드라이버가 다시 설치될지도…?

어쨌든, 다운로드 받은 프로그램 실행후 “Hide Updates”를 누르면 지금 진행하려는 GPU 업데이트 패키지가 리스트에 뜹니다. 제 기억상 Lenovo와 AMD라는 단어가 같이 들어가있었던것 같네요. 이를 체크하고 Hide합니다. 이렇게 하면 나중에도 GPU 업데이트는 되지 않습니다.

공식보다는 최신을 쓰고 싶은 분들을 위한 정리

Radeon Software 20.11.3 이상을 다운로드한다.
기존 드라이버 위에 설치한다 (저는 초기화 진행했습니다)
Windows Update 확인 버튼을 눌러준다.
확인이 끝나고 설치를 해버리기 전에 “7일 동안 업데이트 일시 중지”를 누른다.
위의 툴로 해당 드라이버를 숨긴다.
Profit!

참고

Lenovo Thinkpad E15 Gen 2 has AMD Ryzen 4500U CPU, and integrated Radeon Graphics 384SP Vega Mobile GPU.

2020년 11월 11일2021년 11월 23일

[TEST] Tensorflow 2.4.0-rc0 on RTX 3000 series (3070/3080/3090)

Tensorflow on RTX 3000 series (RTX 3070, RTX 3080, RTX 3090)

빌드 환경 (Build environment)

OS: Windows 10 Education (Build 19042.608)
Architecture: x86_64 (amd64)
Git branch: v2.4.0-rc0
Python: 3.7 (anaconda)
Target CUDA and CUDNN: CUDA 11.1 Update 1, CUDNN v8.0.5 (Novemvber 9th, 2020) (requires login)
Target arch: CC 8.6, 6.1 → Must be also usable on GTX 1000 series!
Numpy: 1.19.4 (Must be manually reinstalled back to version 1.19.3 before using!)

사용법 (Usage)

Requirements: CUDA 11.1 Update 1, CUDNN v8.0.5 (Novemvber 9th, 2020) (requires login)
Download tensorflow-2.4.0rc0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
Install within CMD or Powershell cmdline (where pip3 is available)
Install tensorflow : pip install tensorflow-2.4.0rc0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
(Optional) Install additional requirements
(Required) Roll back numpy version to 1.19.3: pip install numpy==1.19.3
(Maybe optional) cupti library filename mismatch – add “C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\extras\CUPTI\lib64” to PATH and copy “cupti64_2020.2.1.dll” to “cupti64.dll” or “cupti.dll”.

제한 사항 (Restriction, To-Dos)

Higher GPU usage might be restricted – use those code to resolve SOME of those problems:

# Memory Pre-configuration
config = tf.compat.v1.ConfigProto(
    gpu_options=tf.compat.v1.GPUOptions(
        per_process_gpu_memory_fraction=0.8,
        allow_growth = True
    )
    # device_count = {'GPU': 1}
)
session = tf.compat.v1.Session(config=config)
tf.compat.v1.keras.backend.set_session(session)

Closing application while tensorflow library loads always failes – might be a buggy codes?
another unknown restriction would exist – this is a test build for my own use, so use with care! I will edit this article when tensorflow officially supports RTX3000 series (or tested).

2020년 10월 8일2020년 10월 23일

WSL2 CUDA – Insider Preview 버전별 Support Matrix

내가 쓰는 Windows 10 Insider Preview 기준으로 WSL2와 CUDA가 잘 되는 버전들을 업데이트하고 있다.
※ 최신 버전: Windows 10 Insider Preview 21H1 Build 20241.1000 (2020-10-21)

Build 21H1	Release Date	WSL2	CUDA
20241	2020-10-21	O	O
20236	2020-10-16	O	O
20231	2020-10-07	O	X
20226	2020-09-30	O	X
20215	2020-09-23	X	X
20211	2020-09-16	X	X
20206	2020-09-09	O	O
20201	2020-08-26	–	–
20190	2020-08-12	–	–
20185	2020-08-05	–	–
20180	2020-07-29	–	–
20175	2020-07-22	–	–
20170	2020-07-15	–	–
20161	2020-07-01	–	–
20152	2020-06-24	–	–
20150	2020-06-17	O	O

참고자료

홍차의 꿈님의 IP 빌드 리스트: https://jsb000.tistory.com/category/Windows%2010%20IP%20%EB%B9%8C%EB%93%9C
Windows Insider Preview Release Note: https://blogs.windows.com/windows-insider/tag/windows-insider-program/

2020년 6월 29일2021년 9월 6일

WSL2 CUDA – WSL2에서 Ubuntu와 CUDA 사용하기

Windows Insider Preview 버전 문제 (2020-10-16 빌드에서 해결됨)

Windows 10 Insider Preview 버전에 따라서, WSL2나 CUDA가 아예 동작하지 않는 경우가 많습니다. 여기에서 버전별 작동여부를 확인 후에 설치하시는것이 좋을것 같네요.

WSL2에서 Ubuntu와 CUDA 사용하기

이제 Windows 10 Build 2020에서는 Windows Subsystem for Linux 2와 GPU 가속 지원 기능을 함께 사용할 수 있습니다. 이 가이드에서는 Windows 10 디바이스에서 WSL2와 Ubuntu를 이용하여 CUDA 개발 환경을 구축할 수 있도록 합니다.

이 튜토리얼에서는 WSL에 Docker를 구동하여, 결과적으로 Jupyter Notebook 내에서 CUDA를 End-to-End로 실행할 수 있도록 합니다. 구체적으로는 아래와 같은 구성으로 진행됩니다.

In the Linux guest, the dxgkrnl driver creates the /dev/dxg device for user mode components to access. The requests that come from GPU applications get forwarded to the Windows host system via VMBus where for those the host dxgkrnl driver makes calls to the KMD (Kernel Mode Driver) DDI handlers. — WSL2에서 `dxgkrnl`(자세히 보기)을 통한 NVIDIA GPU 지원

Windows 10 Insider Preview 채널로 변경하기

이 과정에 앞서, 설치된 Windows 10을 2020년 6월 17일자로 릴리즈된 Windows 10 Insider 빌드로 업그레이드해야 합니다. 이를 위해서 Windows Insider에 가입하여, 사용중인 기기를 Dev Channel에 등록할 수 있습니다(주로 “Fast Ring” 또는 한국어로 “초기”라고도 쓰입니다). 이 후, Windows 10 빌드 20150 버전으로 업그레이드할 수 있습니다.

Windows Insider 프로그램에 가입해서 프리뷰 버전으로 업데이트하기

Windows 10 Insider Preview 빌드 시작 페이지 또는 Windows 10 21H1 빌드 배포 노트(홍차의 꿈님 블로그)를 참조하여 개발자 빌드에 참여하는 방법을 확인하세요.

WSL2 활성화하기 – Step #1

먼저, WSL Version 1을 먼저 활성화합니다. 이 과정 이후, 추후에 WSL2로 업그레이드를 합니다.

dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart

필요시 재부팅을 해야할 수 있습니다. 보통의 경우 바로 이어서 WSL2를 활성화할 수 있습니다.

dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart

이 뒤, Windows를 재시작합니다.

Restart-Computer

WSL2 활성화하기 – Step #2

이제 재부팅을 완료하면, 시스템이 WSL2를 구동할 수 있는 상태입니다. 다만, 아직은 호환성 등을 이유로 기본값은 WSL Version 1입니다. 아래 코드로 기본 버전을 변경할 수 있습니다(원할 시 Distro마다, 기존 Version 1으로 다시 설치할 수 있습니다)

wsl.exe --set-default-version 2

Ubuntu를 WSL에 설치하기

Microsoft Store으로부터 Ubuntu를 설치할 수 있습니다(링크).

WSL에 Ubuntu를 다른 방식으로 설치할 수 있습니다(링크, 영문).

(옵션) Windows Terminal 설치하기

Windows Terminal은 MS사에서 개발한 대체 터미널 어플리케이션입니다. 기존 MobaXterm이나 Cygwin, ConEmu 등의 솔루션을 대체할 수 있는 Lightweight한 오픈소스 터미널 도구입니다(링크 또는 GitHub). 화면 렌더링의 GPU 가속 및 커스터마이징 등, 다양한 기능들을 가지고 있으며 기존 Windows의 콘솔(cmd, powershell)을 이어 더 나은 사용성을 제공합니다.

Microsoft Store으로부터 Windows Terminal 다운로드

WSL에서 Ubuntu 설치하기

Windows의 시작 메뉴에서 Ubuntu를 선택하고, 초기 실행이므로 WSL내의 Ubuntu 사용자를 설정합니다. 이 Ubuntu 사용자와 Windows 사용자는 독립입니다(서로 관계가 없으며 이름이 같아도 됩니다).

이전 단계에서 Windows Terminal을 다운로드받았다면, 사용자를 생성했던 이전 콘솔을 닫고, + 아이콘을 눌러 새로운 Ubuntu 콘솔을 열 수 있습니다:

이제, 설치가 완료되었으므로 Ubuntu가 WSL2에서 구동되는지 확인해봅니다:

uname -r

커널 버전을 확인했을 때, 4.19.121보다 높아야 합니다.
※ 그렇지 않다면, 아래 명령어를 cmd 또는 powershell 터미널에서 실행해보세요:

wsl.exe --update

위 명령어를 실행한 뒤에도 동일한 커널 버전으로 나타난다면(WSL이나 Windows를 재시작해야할 수도 있습니다), Windows Updates 설정에서 “고급 옵션 > Windows를 업데이트할 때 다른 Microsoft 제품에 대한 업데이트 받기”가 켜져 있는지 확인합니다:

Windows Update “고급 옵션” 창
*(변경할 설정확인이 쉽도록 한글로 써 두었습니다.)*

이 뒤에, Windows Update를 다시 확인합니다.

Windows 업데이트 시 “Windows Subsystem for Linux Update” 표시

Windows 10용 NVIDIA 드라이버 설치

CUDA on WSL용 NVIDIA 그래픽 드라이버(WDDM 2.9) 다운로드(링크)

이 다음, 시스템에 설치된 GeForce 또는 Quadro 그래픽카드에 따라 적절한 드라이버를 다운로드합니다. 몇 달 내로 Windows Update를 통해 드라이버가 배포될 예정이지만, 그 때까지는 직접 설치하는 과정이 필요합니다.

드라이버를 얼리-엑세스로 다운로드하기 위해서는 NVIDIA Developer Program에 가입되어 있어야 합니다. NVIDIA 개발자 블로그(영문)에서 CUDA on WSL에 관련한 기술적 내용을 찾아볼 수 있습니다.

WSL에 Docker 설치

기본적으로 Canonical에서 제공하는 Docker를 설치할 수 있습니다(Docker Hub에서 제공하는 최신 Docker Engine을 설치하기 위해서는 아래 명령어 대신 이 링크의 튜토리얼을 따라하시면 됩니다. 영어입니다.)

sudo apt -y install docker.io

WSL2 Ubuntu에 Canonical 기본 레포지토리 Docker(docker.io 패키지) 설치

sudo 없이 docker 명령어를 이용하기 위해서는, 추가로 아래 명령어를 입력할 수 있습니다(보안상 이슈가 있을 수 있으며, 선택입니다):

sudo adduser $USER docker

NVIDIA Container Toolkit 설치

변수 distribution을 설정하고, NVIDIA 레포지토리 GPG 키를 가져온 뒤, NVIDIA 레포지토리를 Ubuntu의 apt 패키지 매니저에 추가합니다.

distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)

curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -

curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list

curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/experimental/$distribution/libnvidia-container-experimental.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/libnvidia-container-experimental.list

Ubuntu의 기본 레포지토리를 한국 서버로 변경합니다. apt update나 apt upgrade 등의 작업이 훨씬 빨라집니다.

sudo sed -i "s/archive.ubuntu.com/mirror.kakao.com/g" /etc/apt/sources.list

Ubuntu의 apt 레포지토리를 초기화한 뒤, NVIDIA 런타임을 설치합니다.

sudo apt update && sudo apt install -y nvidia-docker2

설치 완료 시, 모든 Ubuntu 터미널을 종료하고, Powershell 터미널을 열어 모든 Ubuntu WSL 인스턴스를 종료합니다:

wsl.exe --shutdown Ubuntu

GPU 컴퓨팅 테스트

새로운 Ubuntu 터미널을 열어, Docker 서비스를 시작합니다.

sudo service docker start

그리고 아래 명령어를 실행합니다:

sudo docker run --gpus all nvcr.io/nvidia/k8s/cuda-sample:nbody nbody -gpu -benchmark

모든 과정이 이상없이 진행되었다면, 아래와 같이 GPU의 성능 정보들이 정상적으로 표시됩니다:

Tensorflow 컨테이너 시작하기

새로운 Ubutnu 터미널을 열어, 아래 명령어를 실행합니다:

docker run -u $(id -u):$(id -g) -it --gpus all -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3-jupyter

Tensorflow 실행 가능한 Jupyter Notebook가 GPU와 함께 구동

또다른 새로운 Ubuntu 터미널을 열어, wslview를 입력 후, 그 뒤에 Jupyter Notebook URL을 입력합니다. 단, 여기서 127.0.0.1을 localhost로 바꿔 입력합니다!

wslview http://localhost:8888/?token=a83a1ad288a7bf1bd1deb694c8a7f19223c8d0baa7d5fb3c

기본 브라우저에 Jupyter Notebook이 실행되고, 이를 통해 GPU 가속이 가능한 Tensorflow 라이브러리를 사용할 수 있습니다! 이제 Tensorflow, CUDA를 WSL에서 사용할 수 있습니다.

Additional resources

번역 원본

https://ubuntu.com/blog/getting-started-with-cuda-on-ubuntu-on-wsl-2

2018년 12월 23일2020년 12월 15일

WD Backup 어플리케이션 사용기

결론부터 시작하는 이야기

외장하드 백업 어플리케이션으로 잘 사용하고 있던 WD Backup.

백업이 삭제되었습니다.

왜?

분명 지난주에, Redstone 5 업그레이드에 문제가 생겨 클-린 설치를 한 뒤에 파일 복원을 했을 터인데, 어째서인지 파일들이 보이지 않았다. 왜지? 그래서 Search Everything 으로 찾아봤다. 어라? 파일이 어찌 깊숙히 보관되어 있었다(이 글을 쓴 시점엔 이미 백업파일을 지워버렸다). 그러니까 복원을 제대로 못한것. 아니면 내가 파일을 실수로 지웠던가.
그래서 이번에 Inconsistancy때문인가, 이러고 폴더를 지워버렸다~~어차피 필요한 파일은 다 챙겨먹었으니~~. 무려 40기가나 먹고있던거….. 이제 다시 백업 설정하고, 나중에 또 테스트해봐야지. 또 문제생기면 다른 백업 솔루션을 장만해야하나..?

WD Backup의 좋은점(?)

Dropbox와 외장HDD에 백업이 가능하다.

예전에 군머 다녀오기 전에 Dropbox를 많이 써서 남은 용량을 빈곤하게 한 바람에 이 옵션은 손을 못댔다. 대신 작은 문서파일들 백업용으로는 짱인건 틀림없다. 성능은 안써봐서 모르겠다. 그리고 굳이 Dropbox 어플리케이션을 깔면 되는데 이걸또..? 아니지, WD는 주기적으로 자동으로 파일을 백업해주니까.

내가 생각한 단점

파일을 그냥 복사한다.
이건 단점이라고 하기는 어떻게 보면 장점일수도 있다. 파일을 직접 검색해서 바로 열어볼 수 있으니까. ~~그런데 압축이라는건 없다구. 삭제할때 본 40기가는 정말 어마어마한 용량이었다~~ 좋지 않아. 증분 압축이라던가 이런게 있었으면 정말 좋았을거 같다. 작은 파일을 그대로 복사하는건 용량 측면에서나 효율성 측면에서나 좋지 않은 방법인것 같다.
자-꾸 알림을 띄우는데…
이건 내가 귀찮아서 알림을 안끈게 잘못이 크다. ~~알림창 끌어서 닫는게 더 귀찮은데~~ WD 자체 설정에서는 불가능한거 같고, Windows 알림에서 집중 모드를 설정하거나 알림 자체를 블록해버리자.

그러면 어떻게 쓰는게 좋을까

조금 큰 파일들이나, 작은 파일들인데 꼭 백업이 필요한 것들을 설정하자.
어차피 WD 외장하드는 거의 내장HDD처럼 쓰고있는지라, 백업은 큰 의미가 없지만~~(랜섬웨어라도 걸리면..어휴)~~, 어쨌든 증분 백업은 하는것같다. 그러니까 큰 파일은 한번 백업하면 이제 옮기거나 하지 않는이상 두번은 옮기지 않는거같다. 큰 파일들 한번에 백업해두고, 그리고 매 시간 백업하면 알림이 진짜 매 시간마다 날 귀찮게 한다… (하지만 게임같은거 하고있으면 집중 모드라는걸로 안 울린다!)

결론

여러분, WD 외장하드 쓰세요. 용량 크고 좋아요. 짱짱.
근데 외장하드랑 같이주는 S/W는…음… 나름 쓸만은 한데, 굉-장한 정도는 아니고, 그냥 있으면 나중에 복원할때 편리하다 정도.

2018년 7월 15일2021년 9월 6일

OneNote 한글 폰트 설정하기

현재 대학과 MS사에서 무료로 제공하는 학생용 Office 365를 사용중입니다.
항상 새로운 노트를 만들어 첫 글자를 쓸 때마다 폰트가 Calibri로 바뀌어버리네요.
한문단 한문단 계속 “나눔바른고딕 Light”로 바꾸기가 너무 귀찮아서 찾아봤습니다.

(출처: Microsoft Community)

간단하게, 1. 기본 폰트와 2. 편집 언어를 변경하면 되는 것 같더군요.
편집 언어의 경우 한국어가 기본인데, 영어로 바꿔줘야만 동작하는거 같네요.

먼저 OneNote의 옵션을 들어갑니다. 옵션은 OneNote 상단 파일 > 옵션 (맨 밑에 있음)에서 찾을 수 있네요.

이 옵션 창에서 “기본 골꼴”을 원하는 폰트로 바꿉니다. 전 나눔바른고딕 이 좋아서 이걸로 바꿨네요.
이제 왼쪽에 <언어> 탭으로 이동합니다.

위 <편집 언어=”” 선택=””>에 보면 기본 편집 언어가 “**한국어**”로 되어 있습니다. 이걸 **영어(미국)** 을 선택한 뒤, 우측 “**기본값으로 설정(C)**”을 눌러 영어를 기본값으로 바꿉니다. 표시 언어는 그대로 한국어라 변하는건 없습니다! 다만 문법 교정같은건 조금 문제가 있을 수도 있겠네요(확인이 필요해요).
다 했으면 <확인>을 누르고 OneNote를 껐다가 다시 켜면 됩니다.

그럼 이제 한글로 입력할 때는 기본적으로 “기본 폰트”로 바뀌어서 글을 쓸수 있습니다.
다만, 반대로 영어로 입력할 때는 Calibri로 남아있는데, 여기까지는 어쩔수 없네요.
그냥 이대로 만족하고 쓸려고 합니다ㅎㅎ…

2018년 4월 8일2023년 6월 6일

Ahnlab Safe Transaction(ASTx) 가지고 원격 뱅킹 이용하기

항상 뱅킹할때마다 사지방에 Gpg4win 깔고, 개인키 깔고, 서명된 인증서 받고 할려니까 정말이지 너-무 귀찮아졌습니다.

그래서 한번은 원격으로 뱅킹을 해보려고 했는데 이녀석이 자꾸 RDP를 강제 종료시키는 바람에 무산되어버린 기억이 있습니다. 그렇게 제 기억속에는 RDP나 Teamviewer나, 각종 원격 Application들은 ASTx가 있는 환경에서는 어쩔수가 없구나, 하고 포기해버렸습니다. 그런데…

그런데, 그게 말입니다.

얼마전 찾아본 블로그(익스트림 매뉴얼)에 그 답안이 있었던 겁니다! 다시 정리해서 한번 끄적여 봤습니다.

1. 준비물

ASTx 설치 파일 (국민은행에서 다운로드: 링크)

2. ASTx 설치

먼저 ASTx를 설치하기에 앞서…

모든 Chrome 창과 Internet Explorer 창을 닫아야만 합니다!

왜냐면, 만에 하나 은행 사이트가 열려있게 된다면 그 즉시 사망RDP가 접속 차단됩니다. 이점 꼭 주의하세요.

바로 다운로드한 ASTx를 설치합니다. 계속 다음을 눌러주시면 설치가 완료되고, 작업 표시줄에 아이콘이 하나 생기게 될겁니다.

~~애증의 AhnLab~~ 오른쪽 마우스로 클릭 후에, 환경설정으로 들어갑니다.

아래와 같이 원격 접속 차단에 체크를 해제한 뒤, 시작 유형을 자동 시작 안함으로 해두셔야 ASTx가 메모리를 많이 소비하는 것을 방지할 수 있습니다. 오른쪽 닫기를 누른 뒤, 다시 오른쪽 마우스로 아이콘 클릭 후 끝내기를 눌러 종료해주세요.

3. 뱅킹 쓸땐?

자동 시작 안함으로 설정했으니, 가끔~~아니, 대부분~~ 안되는 경우가 생깁니다. 이럴 땐, 시작 메뉴에서 Ahnlab Safe Transaction을 직접 실행시켜주면 됩니다.

누군가에겐 좋은 팁이 되었으면 좋겠네요.

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