[해결됨] WSL2 CUDA undefined symbol: devicesetgpcclkvfoffset 문제 해결하기

[추가] 현재는 Fix된 이슈임

Windows 11 Insider Preview Build 22000.51이 나온 뒤에는 해결된 문제입니다. 아래 환경에서 테스트하였으니 apt 패키지와 드라이버를 업데이트 해보시기 바랍니다.

  • OS: Windows 11 Insider Preview Build 22000.51
  • Driver: NVIDIA 470.76
  • APT Package Version List
Inst libnvidia-container1 (1.4.0-1 NVIDIA CORPORATION [email protected]:1.0/bionic [amd64])
 Inst libnvidia-container-tools (1.4.0-1 NVIDIA CORPORATION [email protected]:1.0/bionic [amd64])
 Inst nvidia-container-toolkit (1.5.1-1 NVIDIA CORPORATION [email protected]:1.0/bionic [amd64])
 Inst nvidia-container-runtime (3.5.0-1 NVIDIA CORPORATION [email protected]:1.0/bionic [amd64])
 Inst nvidia-docker2 (2.6.0-1 NVIDIA CORPORATION [email protected]:1.0/bionic [all])
 Conf libnvidia-container1 (1.4.0-1 NVIDIA CORPORATION [email protected]:1.0/bionic [amd64])
 Conf libnvidia-container-tools (1.4.0-1 NVIDIA CORPORATION [email protected]:1.0/bionic [amd64])
 Conf nvidia-container-toolkit (1.5.1-1 NVIDIA CORPORATION [email protected]:1.0/bionic [amd64])
 Conf nvidia-container-runtime (3.5.0-1 NVIDIA CORPORATION [email protected]:1.0/bionic [amd64])
 Conf nvidia-docker2 (2.6.0-1 NVIDIA CORPORATION [email protected]:1.0/bionic [all])

Environment: Windows 10 Insider Preview Build 21376.1
WSL2 Ubuntu release: 20.04
NVIDIA Forum Links: https://forums.developer.nvidia.com/t/nvidia-container-cli-error/177403/2?u=ji5489

문제 제기

if I run sudo nvidia-container-cli -k -d /dev/tty info

I got this error
where is ‘devicesetgpcclkvfoffset’ symbol?

– WARNING, the following logs are for debugging purposes only –
I0509 06:20:58.858216 1009 nvc.c:372] initializing library context (version=1.4.0, build=704a698b7a0ceec07a48e56c37365c741718c2df)
I0509 06:20:58.858281 1009 nvc.c:346] using root /
I0509 06:20:58.858287 1009 nvc.c:347] using ldcache /etc/ld.so.cache
I0509 06:20:58.858293 1009 nvc.c:348] using unprivileged user 65534:65534
I0509 06:20:58.858311 1009 nvc.c:389] attempting to load dxcore to see if we are running under Windows Subsystem for Linux (WSL)
I0509 06:20:58.891385 1009 dxcore.c:226] Creating a new WDDM Adapter for hAdapter:40000000 luid:1e946dc
I0509 06:20:58.917427 1009 dxcore.c:267] Adding new adapter via dxcore hAdapter:40000000 luid:1e946dc wddm version:3000
I0509 06:20:58.917515 1009 dxcore.c:325] dxcore layer initialized successfully
W0509 06:20:58.918854 1009 nvc.c:397] skipping kernel modules load on WSL
I0509 06:20:58.919404 1010 driver.c:101] starting driver service
E0509 06:20:58.950931 1010 driver.c:168] could not start driver service: load library failed: /usr/lib/wsl/drivers/nv_dispi.inf_amd64_43efafcd74b2efc9/libnvidia-ml.so.1: undefined symbol: devicesetgpcclkvfoffset
I0509 06:20:58.951399 1009 driver.c:203] driver service terminated successfully
nvidia-container-cli: initialization error: driver error: failed to process request

해결방법

I’m currently installing WSL2 Ubuntu 20.04 within Windows 10 Insider Preview Build 21376.1, and faced same issue like below.

# sudo nvidia-container-cli -k -d /dev/tty info

-- WARNING, the following logs are for debugging purposes only --

I0512 07:05:58.485519 5592 nvc.c:372] initializing library context (version=1.4.0, build=704a698b7a0ceec07a48e56c37365c741718c2df)
I0512 07:05:58.485581 5592 nvc.c:346] using root /
I0512 07:05:58.485601 5592 nvc.c:347] using ldcache /etc/ld.so.cache
I0512 07:05:58.485604 5592 nvc.c:348] using unprivileged user 65534:65534
I0512 07:05:58.485659 5592 nvc.c:389] attempting to load dxcore to see if we are running under Windows Subsystem for Linux (WSL)
I0512 07:05:58.502183 5592 dxcore.c:226] Creating a new WDDM Adapter for hAdapter:40000000 luid:185673b
I0512 07:05:58.512924 5592 dxcore.c:267] Adding new adapter via dxcore hAdapter:40000000 luid:185673b wddm version:3000
I0512 07:05:58.512956 5592 dxcore.c:325] dxcore layer initialized successfully
W0512 07:05:58.513266 5592 nvc.c:397] skipping kernel modules load on WSL
I0512 07:05:58.513404 5593 driver.c:101] starting driver service
E0512 07:05:58.521931 5593 driver.c:168] could not start driver service: load library failed: /usr/lib/wsl/drivers/nv_dispi.inf_amd64_43efafcd74b2efc9/libnvidia-ml.so.1: undefined symbol: devicesetgpcclkvfoffset
I0512 07:05:58.522047 5592 driver.c:203] driver service terminated successfully
nvidia-container-cli: initialization error: driver error: failed to process request

and I found out that apt-get experimental repository and stable one is mixed out – failing to install WSL2 one (which is available in experimental repository). as stable package is released, experimental(=WSL2) package should be released, but It wasn’t. see apt-cache madison result below.

# apt-cache madison libnvidia-container1
libnvidia-container1 |    1.4.0-1 | https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/ubuntu18.04/amd64  Packages
libnvidia-container1 |    1.3.3-1 | https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/ubuntu18.04/amd64  Packages
libnvidia-container1 | 1.3.3~rc.2-1 | https://nvidia.github.io/libnvidia-container/experimental/ubuntu18.04/amd64  Packages
libnvidia-container1 | 1.3.3~rc.1-1 | https://nvidia.github.io/libnvidia-container/experimental/ubuntu18.04/amd64  Packages
libnvidia-container1 |    1.3.2-1 | https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/ubuntu18.04/amd64  Packages
libnvidia-container1 |    1.3.1-1 | https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/ubuntu18.04/amd64  Packages

The point is, we should install libnvidia-container1=1.3.3~rc.2-1 version rather than libnvidia-container1=1.4.0-1. but normal apt-get install nvidia-docker2 command would install 1.4.0-1 version, and It mostly like to fail in WSL2 environment.

I successfully installed older (WSL2-exclusive) packages via apt-get install command below:

apt-get install \
    libnvidia-container1=1.3.3~rc.2-1 \
    libnvidia-container-tools=1.3.3~rc.2-1 \
    nvidia-container-toolkit=1.4.1-1 \
    nvidia-container-runtime=3.4.1-1 \
    nvidia-docker2=2.5.0-1

Those commands will install older packages, and after sudo service docker stop and sudo service docker start, CUDA will work inside docker.

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

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
WSL1 활성화 과정

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
WSL2를 기본값으로 설정하기

Ubuntu를 WSL에 설치하기

Microsoft Store으로부터 Ubuntu를 설치할 수 있습니다(링크).

Microsoft Store으로부터 WSL Ubuntu 다운로드

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 사용자Windows 사용자는 독립입니다(서로 관계가 없으며 이름이 같아도 됩니다).

WSL 초기 실행 시 Linux 계정(사용자) 생성하기

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

새로운 Ubuntu 콘솔 열기

이제, 설치가 완료되었으므로 Ubuntu가 WSL2에서 구동되는지 확인해봅니다:

uname -r
Ubuntu의 커널 버전 확인

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
Apt 패키지 매니저에 NVIDIA 레포지토리 추가

Ubuntu의 기본 레포지토리를 한국 서버로 변경합니다. apt updateapt 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
apt 패키지 매니저를 통한 NVIDIA 컨테이너 런타임 설치 과정

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

wsl.exe --shutdown Ubuntu
WSL Ubuntu 인스턴스 종료

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:

CUDA sample 코드 실행 결과

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 127.0.0.1localhost로 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.

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Additional resources

번역 원본

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