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通过 apt 在 Ubuntu 上原生安装 Holoscan SDK。用于 Ubuntu 上的 C++ 安装;结合 /holoscan-install-whee

Holoscan Debian/apt 安装

功能概述

Holoscan Debian/apt 安装是一项面向实际任务的技能,主要用于使用 NVIDIA 的 apt 仓库在 Ubuntu 上安装 Holoscan SDK C++ 运行时和头文件,为主机的 CUDA 驱动选择正确的 holoscan-cuda-* 包,并使用捆绑的 C++ 示例进行验证;Ubuntu x86_64(22.04 / 24.04)或 ARM64(Jetson / IGX),带有 N。

核心要点

  • 它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
  • 从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。
  • 实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;

使用与执行

若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;

结果检查与注意事项

涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务,也可以接入自动化工作流,与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路;在组合使用时,应明确每一步的输入输出关系,并避免不同步骤之间出现参数冲突。

Holoscan Debian/apt 安装

目的

使用 NVIDIA 的 apt 仓库在 Ubuntu 上安装 Holoscan SDK C++ 运行时和头文件,为主机的 CUDA 驱动选择正确的 holoscan-cuda-* 包,并使用捆绑的 C++ 示例进行验证。

先决条件

  • Ubuntu x86_64(22.04 / 24.04)或 ARM64(Jetson / IGX),带有 NVIDIA GPU 和可工作的驱动(nvidia-smi)。
  • 具有 sudo 权限和网络访问 developer.download.nvidia.com 及 docs.nvidia.com。
  • cuda-keyring 包(步骤 2 在缺失时安装)。

限制

  • apt 不提供 Python 绑定 —— 如果用户需要 Python,请结合 /holoscan-install-wheel。
  • 仅限 Ubuntu。其他发行版必须使用容器或 wheel 安装。
  • 包变体必须与主机 CUDA 驱动匹配(holoscan-cuda-12 vs holoscan-cuda-13);错误变体导致"CUDA driver version is insufficient"。

步骤 0:查阅官方安装说明

在安装前获取 https://docs.nvidia.com/holoscan/sdk-user-guide/sdk_installation.html 的 Debian/apt 部分。提取:

  • 确切的包名(holoscan-cuda-12、holoscan-cuda-13、holoscan)
  • 支持的 Ubuntu 版本
  • 适合相应发行版的 cuda-keyring URL

如果文档与以下内容不符,以文档为准。

如果尚未确定,请确定 OS 版本和 CUDA 变体 —— 并行运行:

lsb_release -a 2>/dev/null || cat /etc/os-release
nvidia-smi 2>&1 | head -5

CUDA 变体规则 —— 选择 apt 包:

nvidia-smi CUDA 版本 包
13.x+ holoscan-cuda-13
12.x(在 IGX 上) holoscan
12.x(不在 IGX 上) holoscan-cuda-12
12.x(nvgpu) holoscan-cuda-12

步骤 1:先决条件检查

dpkg -l | grep cuda-keyring
dpkg -l | grep -E "holoscan-cuda-(12|13)|^ii  holoscan "
apt-cache show holoscan-cuda-13 holoscan-cuda-12 2>/dev/null | grep -E "^(Package|Version)"

基于步骤 1 结果的决策规则:

  • 如果 cuda-keyring 已安装,跳过密钥环步骤。
  • 如果仓库已配置且包在 apt-cache show 中可见,跳过 apt-get update。
  • 如果正确的包变体已安装(例如针对 cu12 的 holoscan-cuda-12),完全跳过步骤 2,直接进入步骤 3。

步骤 2:安装

如果包已安装(在步骤 1 中检测到)或用户在 IGX 平台上,跳过此步骤。

# 如果缺少 cuda-keyring(根据需要调整 ubuntu2204/ubuntu2404)且不在 IGX 平台上:
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2404/x86_64/cuda-keyring_1.1-1_all.deb
sudo dpkg -i cuda-keyring_1.1-1_all.deb && sudo apt-get update

sudo apt-get install -y holoscan-cuda-12   # 或 holoscan-cuda-13

步骤 3:验证

为本步骤的其余部分设置一次环境,然后运行三个 C++ 检查:

HS=/opt/nvidia/holoscan
export LD_LIBRARY_PATH=$HS/lib
export HOLOSCAN_INPUT_PATH=$HS/data
ulimit -s 32768

ls $HS/examples/{hello_world,tensor_interop,video_replayer}/

# hello_world —— 预期:"Hello World!"
$HS/examples/hello_world/cpp/hello_world

# tensor_interop —— 预期:张量每次传递加倍,"Graph execution finished."
# 如果显示"CUDA driver version is insufficient":交换包变体:
#   sudo apt-get remove -y holoscan-cuda-13 && sudo apt-get install -y holoscan-cuda-12
$HS/examples/tensor_interop/cpp/tensor_interop

# video_replayer(10 帧,无头模式)—— 预期:Vulkan 选择 NVIDIA GPU,"Graph execution finished."
# 始终以无头模式运行:有或没有显示都能工作,避免通过 SSH 时的 GUI 失败模式。
ls $HS/data/racerx 2>/dev/null || sudo $HS/examples/download_example_data
python3 -c "
c=open('$HS/examples/video_replayer/cpp/video_replayer.yaml').read()
c=c.replace('count: 0','count: 10').replace('repeat: true','repeat: false').replace('realtime: true','realtime: false')
c=c.replace('  width: 854','  headless: truen  width: 854')
open('/tmp/vr.yaml','w').write(c)"
$HS/examples/video_replayer/cpp/video_replayer --config /tmp/vr.yaml

步骤 4:给用户可复用的环境片段

验证后,将此片段分享给用户,并建议如果希望跨会话持久化,可将其添加到 shell 启动文件中(例如 ~/.bashrc):

export LD_LIBRARY_PATH=/opt/nvidia/holoscan/lib:${LD_LIBRARY_PATH}
export HOLOSCAN_INPUT_PATH=/opt/nvidia/holoscan/data
ulimit -s 32768

然后提供后续步骤:

  • 添加 Python 支持:/holoscan-install-wheel
  • 探索示例:ls /opt/nvidia/holoscan/examples/
  • 逐步讲解特定示例:/explain-example
  • 开始构建自定义 Holoscan 应用

故障排除

  • apt 安装后 python3 -c "import holoscan" 失败。 这是预期的 —— 自 v3.0.0 起 Debian 包仅提供 C++。运行 /holoscan-install-wheel 以添加 Python 绑定。
  • 运行示例时"CUDA driver version is insufficient"。 错误的包变体。重新检查 nvidia-smi CUDA 版本并交换变体:sudo apt-get remove -y holoscan-cuda-13 && sudo apt-get install -y holoscan-cuda-12(或反之)。
  • E: Unable to locate package holoscan-cuda-12。 cuda-keyring 未安装或仓库尚未拉取。运行步骤 2 中的密钥环 + apt-get update 块(将 ubuntu2204/ubuntu2404 调整为主机版本)。
  • 启动示例时出现段错误。 当前 shell 中未设置 ulimit -s 32768。将其前置到命令前(步骤 3 模式)。
  • error while loading shared libraries: libholoscan_core.so。 LD_LIBRARY_PATH 未设置。使用步骤 4 中的环境片段 —— export LD_LIBRARY_PATH=/opt/nvidia/holoscan/lib。
  • video_replayer 找不到数据。 设置 HOLOSCAN_INPUT_PATH=/opt/nvidia/holoscan/data,或运行 sudo /opt/nvidia/holoscan/examples/download_example_data 以获取 racerx 数据集。
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